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

满足最小支持度和最小置信度的关联规则叫（ ?）。 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。() 分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。 满足最小支持度阈值的所有项集，这些项集称作为（） 度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为()。 在关联规则挖掘中，对给定的一条关联规则，它的支持度必然不小于置信度。 紧急支持流程的度量指标包括（）。 度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为(  )。 度量一个变量与另一个变量相关程度的指标是( )。 一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为（） 用于度量两个变量x与y之间的线性相关程度的指标是（） 用于度量两个变量X与y之间的线性相关程度的指标是（） 常用的四种兴趣度的客观度量是：、、和（） 对于项集来说，置信度没有意义。() 以下不可作为精密度度量的是 支持度是衡量关联规则重要性的一个指标（） （）是度量分数离散度程度的指标 关联规则A->B的支持度support=P(AB)，表示什么意思（） 对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有N个实体与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中也有M个实体与之联系，则实体集A与实体集B之间的联系是（） 以下哪些指标是特性的度量项？（）