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项集A与B相关规则的兴趣度度量指标只用支持度与置信度两个即可
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项集A与B相关规则的兴趣度度量指标只用支持度与置信度两个即可
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项集A与B相关规则的兴趣度度量指标只用支持度与置信度两个即可
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支持度(support)是衡量兴趣度度量()的指标。
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关联规则挖掘中,两个主要的兴趣度度量是()和()
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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度()
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支持度与置信度相加和为对()
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满足最小支持度和最小置信度的关联规则叫( ?)。
分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。
发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集被称为频繁项集。()
满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集称作为()
度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为()。
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。
一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为()
度量一个变量与另一个变量相关程度的指标是( )。
度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为( )。
紧急支持流程的度量指标包括()。
用于度量两个变量x与y之间的线性相关程度的指标是()
用于度量两个变量X与y之间的线性相关程度的指标是()
常用的四种兴趣度的客观度量是:、、和()
以下不可作为精密度度量的是
对于项集来说,置信度没有意义。()
支持度是衡量关联规则重要性的一个指标()
关联规则A->B的支持度support=P(AB),表示什么意思()
()是度量分数离散度程度的指标
对于实体集A中的每一个实体,实体集B中有N个实体与之联系,反之,对于实体集B中的每一个实体,实体集A中也有M个实体与之联系,则实体集A与实体集B之间的联系是()
以下哪些指标是特性的度量项?()
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