以下关于Apriori算法描述错误的是()。
A.Apriori算法是一种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集挖掘算法
B.Apriori算法主要步骤包括发现所有的频繁项集、生成强关联规则
C.Apriori算法只需要扫描两次数据库
D.频繁项集的子集必为频繁项集,非频繁项集的超集一定是非频繁的
A.Apriori算法是一种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集挖掘算法
B.Apriori算法主要步骤包括发现所有的频繁项集、生成强关联规则
C.Apriori算法只需要扫描两次数据库
D.频繁项集的子集必为频繁项集,非频繁项集的超集一定是非频繁的
第1题
A.Apriori算法常用于关联规则分析
B.Apriori算法是监督学习算法地间
C.Apriori算法的评价指标包括支持度和置信度
D.Apriori算法的评价指标只有支持度
第2题
A.置信度是指一个项集或者规则在所有事物中出现的频率
B.如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁的
C.如果一个项集是非频繁的,则它的所有超集也一定是非频繁的
D.包含0个或多个项的集合被称为项集
第3题
A.Apriori算法通常使用先验知识或者假设
B.如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的
C.如果一个项集是非频繁集,那么它的所有超集也是非频繁的
D.Apriori算法不可以用来发现频繁集
第4题
A.在执行效率上,GSP比AprioriAll高
B.AprioriAll算法和GSP算法都属于Apriori类算法,产生大量的候选序列
C.FreeSpan算法和PrefixSpan算法都属于模式增长算法,不生成大量的候选序列
D.在时空的执行效率上,FreeSpan比PrefixSpan更优
第5题
A. FP-树频集算法是针对Apriori算法缺点进行改进后的算法
B. 关联规则在使用时的两个指标是支持度和置信度
C. FP-树频集算法虽然克服了Apriori算法复杂度的问题,但是获得的结果却是不靠谱的
D. APRIORI算法最大的缺点是复杂度太高
第6题
A.FreeSpan算法和PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库
B.在时空的执行效率上,FreeSpan比PrefixSpan更优
C.AprioriAll算法和GSP算法都属于Apriori类算法,都要产生大量的候选序列
D.和AprioriAll相比,GSP的执行效率比较高
第7题
A.FP-growth算法是对Apriori算法的改进
B.FP-growth算法不需要产生候选集
C.FP-growth算法将数据库压缩成一棵频繁模式树,但保留关联信息
D.FP-growth只需要一次遍历数据,大大提高了效率
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