挖掘多维关联规则的技术可以根据量化属性的处理分为三种基本方法：（）

系统分析流程中，系统量化的任务是处理系统问题的属性量化部分，即处理与表示( )的属性，使系统定量化 数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（） 在量化投资中，数据挖掘的主要技术不包括（　　）。 Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。() 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（ ）。 根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：和（） 根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：（）和（） 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。 根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。 根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（） 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是（）和（） 大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（） 大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程：和（） 超市根据销售纪录发现，买啤酒的顾客有35%概率也会购买儿童尿布，这种属于数据挖掘的关联规则。 GaussDB200支持列存、向量化执行技术，可以支挥PB级数据的深度分析与挖掘。单选（） 根据两个回路的变量有无关联,挖掘机的变量系统可以分为哪几种?( ) 根据特征选择过程与后续 数据挖掘任务的关联可分为三种方法，（）和（）特征选择 简述在多层关联规则挖掘中，在不同的层使用一致的支持度的优缺点。