a. Xử lý giá trị thiếu, Dữ liệu nhiễu: định danh ngoại lai và làm trơn, Chỉnh sửa dữ liệu không nhất quán, Giải quyết tính dư thừa tạo ra sau tích hợp dữ liệu.
Đáp án chính xác
b. Làm trơn theo biên, phương pháp đóng thùng, điền giá trị thiếu, Giải quyết tính dư thừa tạo ra sau tích hợp dữ liệu.
c. Phân cụm, phân lớp, hồi quy, biểu diễn dữ liệu.
Cho CSDL giao dịch như hình vẽ với Min_Support = 2 (50%).
Sử dụng thuật toán Apriori, cho L2={{A,C}, {B,C}, {B,E}, {C,E}} là danh sách các tập mục thường xuyên có 2-item. Giả sử tập mục {A,B} và {A,E} không là tập mục thường xuyên. Sau khi ghép các tập mục thường xuyên 2-item với nhau để được danh sách L3 chứa các tập mục thường xuyên có 3-item, L3 là:
Cho CSDL giao dịch như hình vẽ. Độ hỗ trợ tối thiểu Min_Support = 3 (60%) và độ tin cậy tối thiểu Min_Confidence = 100%. Các tập mục thường xuyên có 1 mục thỏa mãn Min_Supp là:
Giải bởi Vietjack
