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基于物品过滤的方法,适用于

A、稀缺数据

B、密集数据

C、模拟数据

D、数字数据

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关联规则挖掘分为两步,第一步是找出所有频繁项集,第二步是由频繁项集找出关联规则

A、正确

B、错误

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关联分析是发现交易数据库中不同商品之间的联系

A、正确

B、错误

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基于规则中数据的抽象层次,关联规则可以分为

A、布尔型

B、数值型

C、单层关联规则

D、多层关联规则

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若一个项集是非频繁的,则它的所有超集也一定不是频繁的

A、正确

B、错误

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关联规则挖掘的主要算法有

A、priori算法

B、回溯算法

C、遗传算法

D、P-Growth算法

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衡量关联规则的标准是

A、支持度

B、置信度

C、灵敏度

D、复杂度

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如果数据是“稀疏”的,则使用

A、曼哈顿距离

B、余弦相似度

C、欧氏距离

D、以上皆是

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若A是一个频繁项集,则A的子集不一定是一个频繁项集

A、正确

B、错误

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关联规则挖掘最早是由Agrawal等人在()提出

A、1983年

B、1993年

C、2003年

D、2013年

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