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
正确
举一反三
- 如果一个项集是不频繁的， 则其所有的超集都是不频繁的。利用这一性质可以简化Apriori算法中的计算过程。? 正确|错误
- 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
- 下列对关联规则的描述中，不正确的是（）。 A: 频繁项集的子集也一定是频繁的 B: 若一个项集是非频繁的，则它的超集有可能是频繁的 C: Apriori算法是关联规则的经典技术 D: 连接和剪枝是关联规则的两个常见步骤
- 中国大学MOOC: 如果一个项集是不频繁的， 则其所有的超集都是不频繁的。利用这一性质可以简化Apriori算法中的计算过程。
- 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
内容
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设有项目集X，X1是X的一个子集，则下列结论中成立的是（） A: 如果X是频繁项集，则X1也是频繁项集 B: 如果X1是频繁项集，则X也是频繁项集 C: 如果X是非频繁项集，则X1也是非频繁项集 D: 如果X1是非频繁项集，则X也是非频繁项集
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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
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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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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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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