考虑如下数据集，其中Customer ID(顾客id),Transaction ID(事务id),Items Bought(购买项)。如果将每个事务id看成一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}, {b, d, e}的支持度：[img=581x242]17de909be1a6e52.png[/img] A: s({e}) =0.7 s({b, d})= 0.3 s({b, d, e})= 0.3 B: s({e}) =0.8 s({b, d})= 0. 1 s({b, d, e})= 0.1 C: s({e}) =0.8 s({b, d})= 0.2 s({b, d, e})= 0.2 D: s({e}) =0.6 s({b, d})= 0.4 s({b, d, e})= 0.3

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2022-06-26

考虑如下数据集，其中Customer ID(顾客id),Transaction ID(事务id),Items Bought(购买项)。如果将每个事务id看成一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}, {b, d, e}的支持度：[img=581x242]17de909be1a6e52.png[/img] A: s({e}) =0.7 s({b, d})= 0.3 s({b, d, e})= 0.3 B: s({e}) =0.8 s({b, d})= 0. 1 s({b, d, e})= 0.1 C: s({e}) =0.8 s({b, d})= 0.2 s({b, d, e})= 0.2 D: s({e}) =0.6 s({b, d})= 0.4 s({b, d, e})= 0.3

考虑如下数据集，其中Customer ID(顾客id),Transaction ID(事务id),Items Bought(购买项)。如果将每个事务id看成一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}, {b, d, e}的支持度：[img=581x242]17de909be1a6e52.png[/img]
A: s({e}) =0.7 s({b, d})= 0.3 s({b, d, e})= 0.3
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举一反三