Apriori算法生成频繁项集的过程中，不包括如下哪项？
A: 剪枝
B: 支持度计数
C: 连接
D: 置信度计算
A: 剪枝
B: 支持度计数
C: 连接
D: 置信度计算
举一反三
- Apriori算法挖掘频繁项集的过程主要包含()。 A: 连接 B: 剪枝 C: k-项集 D: k-1频繁项集
- Apriori算法的核心是 A: 通过连接产生候选项与其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集。 B: 提出不产生候选项与其支持度的方法。 C: 采用垂直数据表示形式 D: 不产成候选频繁项集的方法。
- 基本的Apriori算法产生频繁项集的过程主要分为 A: 连接步 B: 剪枝步 C: 聚合 D: 分裂
- 基本的Apriori算法产生频繁项集的过程主要分为 A: 连接步 B: 剪枝步 C: 聚合 D: 分裂
- 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____[br][/br]ID 项集