一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为（ ）
强规则
举一反三
内容
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数据库有 5 个事物。设最小支持度min_sup=60%，最小置信度min_conf=80% ，请你用Apriori算法计算关联规则。8c8e8b1c2d824fa745afaae1b17642d1.png
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发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据,作数据准备;给定最小支持度和(),利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则;可视化显示、理解、评估关联规则 A: 最小兴趣度 B: 最小置信度 C: 最大支持度 D: 最小可信度
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关于关联规则，正确的是：( )。 A: 关联规则挖掘的算法主要有： Apriori和FP-Growth B: 一个项集满足最小支持度，我们称之为频繁项集 C: 啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例 D: 支持度是衡量关联规则重要性的一个指标
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关于关联规则,正确的是:( )。 A: 关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-Growth B: 一个项集满足最小支持度,我们称之为频繁项集 C: 啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例 D: 支持度是衡量关联规则重要性的一个指标
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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。