满足最小支持度阈值的所有项集，这些项集称作为（）

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（） 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 项集A与B相关规则的兴趣度度量指标只用支持度与置信度两个即可 频繁项集 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ ）[注：分别以1、2、3代表之] 频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的（） 考虑如下的频繁3-项集：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}。 （a）根据Apriori算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 （b）写出经过剪枝后的所有候选4-项集。 考虑如下的频繁3-项集：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}。（a）根据Apriori算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。（b）写出经过剪枝后的所有候选4-项集 设最小支持度是30%,下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是。 ID 购买项 1 牛奶,啤酒,尿布 2 面包,黄油,牛奶 3 牛奶,尿布,饼干 4 面包,黄油,饼干 5 啤酒,饼干,尿布 6 牛奶,尿布,面包,黄油 7 面包,黄油,尿布 8 啤酒,尿布 9 牛奶,尿布,面包,黄油 10 啤酒,饼干 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 什么是频繁项集？ 什么是频繁项集 柳永的词集称作 项集的频率是指（） 项集的频率是指（） 关于最小径集和最小割集说法正确的是（） 事故树中最小割集与最小径集的意义是：最小割集反映了系统的“安全”程度，一般认为，事故树最小割集越多，系统越危险；最小径集反映了系统危险的程度，一般认为，事故树最小径集越多，系统越安全（） 地线最小支持力用于计算电杆（） 所有类都可识别的事件即最小事件集包括（）