利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集,在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是()
ID 項(xiàng)集
1 面包、牛奶
2 面包、尿布、啤酒、雞蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可樂
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可樂
A.啤酒、尿布
B.啤酒、面包
C.面包、尿布
D.啤酒、牛奶
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A.聚類
B.切片
C.轉(zhuǎn)軸
D.切塊
E.分類
A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
A.數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫
B.數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)
C.數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務(wù)的,支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)
D.數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務(wù)處理
E.數(shù)據(jù)倉庫的主要目標(biāo)就是幫助分析,做長期性的戰(zhàn)略制定
A.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的
B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的
C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的
D.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的
E.數(shù)據(jù)倉庫是面向事務(wù)的
A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權(quán)
E.離散化
最新試題
判斷下列各個(gè)量,哪些是隨機(jī)變量()。
選擇渠道成員的標(biāo)準(zhǔn)包括()。
下列戰(zhàn)略中屬于合資經(jīng)營中的基本戰(zhàn)略的是()。
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說法正確的是()。
當(dāng)買方資產(chǎn)專用性高,而賣方資產(chǎn)專用性低時(shí),賣方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項(xiàng)()。
決策樹模型的缺點(diǎn)有()。
以下對SVM算法的描述中正確的是()。
下列可描述相關(guān)關(guān)系的圖表類型有()。
因子分析的作用是()。
時(shí)間序列的問題需考慮下列何者()。