（）反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。
A: 聚类
B: 关联规则
C: 时间序列
D: 决策树
A: 聚类
B: 关联规则
C: 时间序列
D: 决策树
举一反三
- 部门间工作流程具有一定的依存性,部门之间相互依存相互进步,对组织结构的影响中依存方法有()。 A: 集合性依存 B: 序列性依存 C: 互惠性依存 D: 以上都是
- 关联规则分析是数据挖掘中较早引起兴趣的一种数据分析方法。关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则分析的两个重要度量指标：支持度和可信度。其中，支持度：表示X=>Y在T交易数据中同时包含X和Y的百分比；可信度是指既包含了X又包含了Y的事务数量占所有包含了X的事务的百分比，根据以下条件计算一下关联规则的支持度和可信度。请填空： 交易数据 数据项 T1 A,C,D T2 A,B T3 A,C,D,E T4 B,C T5 A,C 关联规则 支持度 可信度 A=>B 20% 【1】 B=>A 【2】 【3】 B=>C 【4】 【5】 C=>B 【6】 25%
- 用阴阳概括事物属性时必须具备的条件是 A: 一对事物 B: 相互关联的一对事物 C: 一个事物的两个方面 D: 相互关联的一个事物的两个方面 E: 任何事物
- 常见的数据挖掘方法： A: 离群点分析 B: 关联规则 C: 聚类 D: 决策树
- 关联知识发现是反映一个事件和其他事件之间依赖或关联。分类知识发现是反映不同事物的共同性质的特征型知识和同类事物之间的差异型特征。