数据挖掘中关联规则分析最典型的算法是( )。
A: KNN算法
B: Naïve Bayes算法
C: k-means算法
D: Aprior算法
A: KNN算法
B: Naïve Bayes算法
C: k-means算法
D: Aprior算法
举一反三
- 关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是（）. A: Apriori算法 B: k-means算法 C: kNN算法 D: C4.5算法
- 下列算法中，sklearn中未提及的是()。 A: K-Means聚类算法 B: LogisticRegression C: KNN最近邻分类算法 D: Apriori关联规则算法
- 以下哪些算法是基于规则的分类器（） A: C4.5 B: KNN C: Na？ve Bayes D: ANN
- 频繁模式增长FP-growth是一种比Aprior算法更高效的关联规则挖掘算法。
- 下列算法中，属于关联规则算法的是（）。 A: Apriori算法 B: K-means算法 C: C4.5算法 D: PageRank算法