考虑下面的频繁3-项集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3, 4},{1,3,5},{1,4,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5},假定数据集中只有5个项, 采用连接-剪枝策略,由候选产生过程得到的4-项集不包含。

什么是频繁项集？ 什么是频繁项集 发现满足最小支持度阈值的所有项集，这些项集被称为频繁项集。() 非频繁项集的子集一定是非频繁的（） 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的（） 频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的（） 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生__个关联规则（）。 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（）个关联规则。 非频繁项集的子集一定是非频繁的（） 根据下面的购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。 TID 项1 abc2 abcd3 bce4 acde5 de 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X可产生（）个关联规则 题目:设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生个关联规则（） 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（）ID 项集1 面包、牛奶2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋3 牛奶、尿布、啤酒、可乐4 面包、牛奶、尿布、啤酒5 面包、牛奶、尿布、可乐 频繁项集的子集也一定是频繁的，这属于（）技术的核心思想。 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐 为了构建FP-树,需要将频繁项集按升序排列 在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（） 在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（） Apriori算法扫描数据库的次数等于最大频繁项集的项数。()