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Apriori算法进行关联分析时,候选项集的生成和频繁项集的筛选都是基于事务数据库进行的。
选项:
A:正确
B:错误
数据库
发布时间:
2024-05-18 20:10:24
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1.
Apriori算法是从事务数据库中挖掘布尔关联规则的常用算法,该算法利用频繁项集性质的先验知识,从候选项集中找到频繁项集。请简述Apriori算法的基本原理。
2.
设A和B都是项集,|A|表示数据库中包含项集A 的事务个数,则称为规则AB的( )。 选项: A:关联规则 B:频繁项集 C:可信度 D:支持度
3.
在apriori算法中,频繁项集连接成的项集经剪枝后即是频繁项集。选项: A:对 B:错
4.
Apriori算法挖掘频繁项集的过程主要包含()。 选项: A、连接 B、剪枝 C、k-项集 D、k-1频繁项集
5.
以下关于Apriori算法的描述不正确的是哪一项? 选项: A、Apriori算法是一个非常经典的频繁项集的挖掘算法,很多算法都是基于Apriori算法而产生的,包括FP-Tree,GSP,CBA等。 B、Apriori算法适用于非重复项集数元素较多的案例。 C、python的工具库mlxtend目前提供实践Apriori算法的方法。 D、使用先验原理,大大提高了频繁项集逐层产生的效率.
6.
Apriori算法的性质是:频繁项集的子集必然是频繁的
7.
Apriori算法计算频繁项集的复杂度受( )影响。 选项: A:项数(维度)和事务数 B:事务的平均宽度 C:支持度阈值 D:置信度阈值
8.
Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时,第一个返回值是( )。 选项: A:关联规则 B:最小支持度 C:频繁项集 D:最小置信度
9.
Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时,第一个返回值是( )。选项: A:频繁项集 ; B:关联规则 ; C:最小支持度; D:最小置信度
10.
Apriori使用到的关于频繁项集的先验知识:如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也是非频繁的。 选项: A:正确 B:错误
11.
以下哪些技术是对Apriori算法的改进( ) 选项: A:Apriori-Tid事务压缩 B:基于划分的PARTITION算法 C:基于动态的项目集计数 D:基于抽样技术
12.
Apriori算法要经历哪些步骤() 选项:A、识别交易数据中的单个项目组成的,并满足预定义的最小支持度阈值的频繁项集B、反复进行增长和修剪操作,直到没有项集能满足最小支持度阈值,并输出频繁k项集集合C、保存剪掉的项集进行备用D、合并1项集形成新的2项集,剪掉3项集中不满足最小支持度阈值的项集
13.
对于任一频繁项目集(Frequent Itemset)X,根据Apriori Principle以下何者说法不正确? 选项: A:频繁项目集X的子集可能不是频繁项目集 B:频繁项目集X的超集可能不是频繁项目集 C:可从频繁项目集X中生产规则 D:找寻频繁项目集是一种关联分析
14.
对于任一频繁项目集(Frequent Itemset)X,根据Apriori Principle以下何者说法不正确? 选项: A:频繁项目集X的子集可能不是频繁项目集 B:频繁项目集X的超集可能不是频繁项目集 C:可从频繁项目集X中产生规则 D:找寻频繁项目集是一种关联分析
15.
在进行数据挖掘过程中,频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是 选项: A:频繁项集频繁闭项集 =最大频繁项集 B:频繁项集 = 频繁闭项集最大频繁项集 C:频繁项集频繁闭项集最大频繁项集 D:频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集
16.
关联分析中,先验原理是指如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集都是频繁的。( )选项: A:正确; B:错误
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