单选题

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

A. 1
B. 2
C. 3
D. 4

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单选题
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
A.1 B.2 C.3 D.4
答案
主观题
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
答案
多选题
根据下面的购物篮,假定支持度阈值为40%,其中()是频繁闭项集。 TID 项1 abc2 abcd3 bce4 acde5 de
A.abc B.ad C.cd D.de
答案
多选题
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
A.啤酒、尿布 B.啤酒、面包 C.面包、尿布 D.啤酒、牛奶
答案
主观题
购物篮分析属于()。
答案
多选题
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
A.啤酒 B.啤酒 C.面包 D.啤酒
答案
判断题
购物篮和购物车一样都有助于提高客单价,而且购物篮比购物车更有效。
答案
单选题
购物篮问题是()的典型案例
A.数据变换 B.关联规则挖掘 C.数据分类
答案
主观题
规则I->J,“有可能”,等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的比例,为( )
答案
单选题
则I->j,“有可能”,等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的概率,为()。
A.置信度 B.可信度 C.兴趣度 D.支持度
答案
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