关联规则的相关算法为Apriori算法()

Apriori算法所面临的主要的挑战包括（)。 A 会消耗大量的内存 B 会产生大量的候选项集 C 对候选

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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。在以下的购物篮中产生支持

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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。在以下的购物篮中产生支持

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下列算法中 属于关联规则算法的是()。

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发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤:连接数据 作数据准备给定()和() 利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则可视化显示 理解 评估关联规则

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Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时 第一个返回值是()

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本次关联规则建模采用的是apriori算法()

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