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
A: 连接步
B: 剪枝步
C: 聚合
D: 分裂
举一反三
- 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
- 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
- 下列关于Apriori算法的说法错误的是( ) A: 初始化的目的是找到所有的 频繁 1-项集 B: Apriori算法主要包含初始化和迭代搜索两部分 C: 迭代的目的是通过上一次迭代得到的频繁(k-1)-项集得到频繁k-项集 D: Apriori算法通过最小置信度进行剪枝
- 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。