下表是一个购物篮,假定支持度阈值为40%,其中()是频繁闭项集。TID项1abc2abcd3bce4acde5de
A.abc
B.ad
C.cd
D.de
- · 有4位网友选择 A,占比40%
- · 有3位网友选择 D,占比30%
- · 有2位网友选择 C,占比20%
- · 有1位网友选择 B,占比10%
A.abc
B.ad
C.cd
D.de
设有如下所示的某商场购物记录集合,每个购物篮中包含若干商品:
购物篮编号
商品
1
面包,牛奶
2
面包,啤酒,鸡蛋,尿布
3
牛奶,啤酒,尿布,可乐
4
面包,牛奶,啤酒,尿布
5
面包,牛奶,尿布,可乐
现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60%,最小置信度为80%,则如下关联规则中,符合条件的是()。
A.啤酒→尿布
B.(面包,尿布)→牛奶
C.面包→牛奶
D.(面包,啤酒)→尿布
A.5
B.8
C.9
D.10
某化妆品网店的交易数据如表1所示,请计算精华乳(A)与精华水(B)的支持度计数和支持度,然后计算关联规则(A-->B)的置信度和提升度,再判断关联规则(A-->B)是强关联规则,还是弱关联规则,或是不成立。 注:支持度阈值为0.4,置信度阈值为0.7。
某化妆品网店的交易数据如表1所示,请计算精华乳(A)与精华水(B)的支持度计数和支持度,然后计算关联规则(A-->B)的支持度、置信度和提升度,再判断关联规则(A-->B)是强关联规则,还是弱关联规则,或是不成立。 注:支持度阈值为0.4,置信度阈值为0.5。
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