在Apriori算法中，假设已获得Lk，则寻找K+1频繁项集时应确保：
A: 所有可能频繁的K+1项集都在Lk+1中
B: 尽可能多的K+1项集都在Ck+1中
C: 所有可能频繁的K+1项集都在Ck+1中
D: 我有点乱
A: 所有可能频繁的K+1项集都在Lk+1中
B: 尽可能多的K+1项集都在Ck+1中
C: 所有可能频繁的K+1项集都在Ck+1中
D: 我有点乱
C
举一反三
- 在Apriori算法中，假设已获得Lk，则寻找K+1频繁项集时应确保： </p></p>
- 为什么k/(k+1)!=(k+1-1)/(k+1)!=1/k!-1/(k+1)!
- 从三个频繁项集 {1, 2}, {1, 3}, {1, 4} 中能生成以下哪个可能频繁的项集： </p></p>
- K折交叉验证中把其中K-1份作为训练集,1份作为测试集,循环()次来评估算法。 A: k-1 B: k C: 1 D: k+1
- 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
内容
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一棵共有n个结点的树，其中所有分支结点的度均为众，则该树中叶子结点的个数为（）。 A: [n×(k-1)+1]K B: n×(k-1)k C: [n×(k+1)+1)k D: n×(k+1)k
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关联规则数据挖掘算法的基本步骤是： A: 先找出事物数据库中最长频繁项集，再利用最长频繁项集逐层迭代生成渐短频繁项集，直到1频繁集 B: 先找出事物数据库中所有大于平均支持度的项集，再在这些项集中找出所有大于平均置信度的项集 C: 先找出事物数据库中所有大于平均置信度的项集，再在这些项集中找出所有大于平均支持度的项集 D: 先找出事物数据库中所有频繁项集，再利用频繁项集生成所需要的关联规则
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int k=1; while (k==0) k=k+1; 则以下说法正确的是
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对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之]
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离散时间单位延迟器的单位响应为_____。 A: δ(k) B: δ(k+1) C: δ(k−1) D: 1