根據(jù)下面的購物籃,假定支持度閾值為40%,其中()是頻繁閉項集。 TID 項 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de
A.abc B.ad C.cd D.de
利用Apriori算法計算頻繁項集可以有效降低計算頻繁集的時間復(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-項集,在候選2-項集中需要剪枝的是() ID 項集 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
A.聚類 B.切片 C.轉(zhuǎn)軸 D.切塊 E.分類