利用Apriori 算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集
举一反三
- 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集,在候选2-项集中需要剪枝的是____[br][/br]ID 项集
- 请根据Apriori算法回答以下问题 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） A: 啤酒、尿布 B: 啤酒、面包 C: 面包、尿布 D: 啤酒、牛奶
- 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
- Apriori算法的核心是 A: 通过连接产生候选项与其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集。 B: 提出不产生候选项与其支持度的方法。 C: 采用垂直数据表示形式 D: 不产成候选频繁项集的方法。