考虑下面的频繁3-项集的集合:{A,B,C},{A,B,D},{A,B,E},{A,C,D},{A,C,E},{B,C,D},{B,C,E},{C,D,E}假定数据集中只有5个项,采用合并策略,由候选产生过程得到4-项集不包含( )。
A. {A,B,C,D}
B. {A,B,C,E}
C. {A,B,D,E}
D. {A,C,D,E}
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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，假设支持度>=3为频繁项集,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
频繁模式增长FP-growth是一种比Aprior算法更高效的关联规则挖掘算法。
A. 对
B. 错
如果规则X-->Y-X不满足置信度阈值,则形如X'-->Y-X'的规则一定也不满足置信度阈值,其中X'是X的子集。
A. 对
B. 错
关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是:
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OLTP应用程序不同.
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统
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