6. 下列关于FP-growth算法优缺点的表述中，正确的有（ ）
A: 相比于Apriori算法，FP-growth算法运行速度要快一个数量级；
B: FP-growth算法在建立FP-tree时占用空间较小；
C: FP-growth算法无须多次扫描数据库，节省了运行时间；
D: FP-growth算法处理产生的条件树时会占用很多资源；
A: 相比于Apriori算法，FP-growth算法运行速度要快一个数量级；
B: FP-growth算法在建立FP-tree时占用空间较小；
C: FP-growth算法无须多次扫描数据库，节省了运行时间；
D: FP-growth算法处理产生的条件树时会占用很多资源；
举一反三
- 以下关于FP-Growth算法表述不正确的有 ( )。 A: FP-growth算法是对Apriori算法的改进 B: FP-growth算法不需要产生候选集 C: FP-growth算法将数据库压缩成一棵频繁模式树,但保留关联信息 D: FP-growth只需要一次遍历数据,大大提高了效率
- 下列哪种算法属于分类算法的范畴（）. A: Apriori算法 B: k-means算法 C: kNN算法 D: FP-Growth算法
- 常见的关联规则挖掘算法包括:( ) A: MP-Growth算法 B: FP-Growth算法 C: Apriori算法 D: Bpriori算法
- 有关Apriori算法和FP-增长算法，正确的说法有哪些？ A: 对于同样的样本集和算法参数（支持度和置信度等），Apriori算法的速度一般要慢于FP增长算法。 B: 对于同一个样本集，Apriori算法和FP增长算法的结果是相同的。 C: Apriori算法发现的关联规则要比FP增长算法多，因为前者扫描的次数多。 D: 对于Apriori算法和FP增长算法，随着最小支持度的提高（最小置信度不变），得到的关联规则数会增加。
- 关联规则挖掘算法有： A: Apriori B: FP-Growth C: Close D: KNN