中国大学MOOC:1.进行关联规则挖掘时，需要（）A.置信度和支持度都越高越好B.置信度越高越好，支持度越低越好C.置信度和支持度都越低越好D.置信度越低越好，支持度越高越好2.下列属于关联规则分析算法的是（）A.Apriori算法B.k-means算法C.k-medoids算法D.判定树算法3.下列不属于数据挖掘重要步骤的是（）A.数据预处理阶段B.挖掘阶段C.评估阶段D.反馈阶段4.下列不属于聚类算法的是（）A.Apriori算法B.k-means算法C.k-medoids算法D.神经网络5.数据挖掘技术可用于以下哪些物联网应用（）A.精准农业B.市场营销C.金融安全D.以上所有
举一反三
- 进行关联规则挖掘时，需要（） A: 置信度和支持度都越高越好 B: 置信度越高越好，支持度越低越好 C: 置信度和支持度都越低越好 D: 置信度越低越好，支持度越高越好
- 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有( )。 A: 决策树、逻辑回归 B: K均值法、支持向量机 C: Apriori算法、FP-Tree算法 D: K均值法、决策树
- 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
- 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（ ）。 A: SVM算法、对数回归、关联模式 B: K均值法、BP神经网络 C: Apriori算法、FP-Tree算法 D: 朴素贝叶斯算法、K均值法、决策树
- 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。 A: 决策树、对数回归、关联模式 B: K均值法、SOM神经网络 C: Apriori算法、FP-Tree算法 D: RBF神经网络、K均值法、决策树