下列关于Apriori算法的说法错误的是( )
A: 初始化的目的是找到所有的 频繁 1-项集
B: Apriori算法主要包含初始化和迭代搜索两部分
C: 迭代的目的是通过上一次迭代得到的频繁(k-1)-项集得到频繁k-项集
D: Apriori算法通过最小置信度进行剪枝
A: 初始化的目的是找到所有的 频繁 1-项集
B: Apriori算法主要包含初始化和迭代搜索两部分
C: 迭代的目的是通过上一次迭代得到的频繁(k-1)-项集得到频繁k-项集
D: Apriori算法通过最小置信度进行剪枝
D
举一反三
- Apriori算法挖掘频繁项集的过程主要包含()。 A: 连接 B: 剪枝 C: k-项集 D: k-1频繁项集
- 在Apriori算法中，在得到频繁的k-1项集之后，通过以下哪种连接方法，生成k-项集候选 A: 所有的k-项集都看做可能的候选集 B: 通过频繁的k-1项集和频繁的1项集连接生成频繁的k-项集候选 C: 通过合并一对频繁的k-1项集生成频繁的k项集候选 D: 以上都不是
- Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段（ ）思想的递推算法。 A: 连续数据离散化 B: 频繁项集 C: 关联项集 D: 离散数据连续化
- 下列算法中，( )是挖掘频繁项集的算法。 A: Apriori B: ID3 C: K-means D: C4.5
- Apriori算法所基于的先验性质是：非频繁项集的超集必定是非频繁的
内容
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在Apriori算法中，如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的
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Apriori算法扫描数据库的次数等于最大频繁项集的项数。()
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Apriori算法生成频繁项集的过程中，不包括如下哪项？ A: 剪枝 B: 支持度计数 C: 连接 D: 置信度计算
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基本的Apriori算法产生频繁项集的过程主要分为 A: 连接步 B: 剪枝步 C: 聚合 D: 分裂
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基本的Apriori算法产生频繁项集的过程主要分为 A: 连接步 B: 剪枝步 C: 聚合 D: 分裂