下面購(gòu)物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是()
ID購(gòu)買項(xiàng)
1牛奶,啤酒,尿布
2面包,黃油,牛奶
3牛奶,尿布,餅干
4面包,黃油,餅干
5啤酒,餅干,尿布
6牛奶,尿布,面包,黃油
7面包,黃油,尿布
8啤酒,尿布
9牛奶,尿布,面包,黃油
10啤酒,餅干
A.1
B.2
C.3
D.4
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A.與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比
B.可視化
C.基于模板的方法
D.主觀興趣度量
A.系數(shù)
B.幾率
C.Cohen度量
D.興趣因子
A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D.頻繁模式挖掘
A.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>t=<{2},{3,6},{8}>
B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>t=<{2},{8}>
C.s=<{1,2},{3,4}>t=<{1},{2}>
D.s=<{2,4},{2,4}>t=<{2},{4}>
A.1,2,3,4
B.1,2,3,5
C.1,2,4,5
D.1,3,4,5
A.頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
B.頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集
C.頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集
D.頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
A.無(wú)向無(wú)環(huán)
B.有向無(wú)環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無(wú)向有環(huán)
A.4
B.5
C.6
D.7
A.OLAP事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
B.OLAP的最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP不一樣
C.OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員
D.OLTP以應(yīng)用為核心,是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的
A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
最新試題
以下對(duì)SVM算法的描述中正確的是()。
對(duì)于同一個(gè)樣本集,下列說(shuō)法正確是()。
下列哪些是搜集數(shù)據(jù)的組織方式()。
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的期望值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ分別為()
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。
供應(yīng)商的物流服務(wù)水平可以從()方面來(lái)衡量。
有效的市場(chǎng)細(xì)分必須滿足如下條件()。
關(guān)聯(lián)分析一般分為兩個(gè)步驟,分別為()。
在以下條件下,需求可能缺乏彈性()。
投擲一顆骰子,令X表示出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù),那么{X≤4}表示的是()。