a. Tập hợp khối dữ liệu, Giảm đa chiều – loại bỏ thuộc tính không quan trọng, Nén dữ liệu, Giảm tính số hóa – dữ liệu thành mô hình, Rời rạc hóa và sinh cây khái niệm
Đáp án chính xác
b. Tìm kiếm thêm thông tin có ích, xây dựng cây quyết định, phân nhóm dữ liệu
c. Phân lớp dữ liệu, tìm đặc trưng của dữ liệu, loại bỏ nhiễu
d. Loại bỏ phần tử ngoại lai, tìm các dữ liệu quan trọng, đưa về mô hình toán học
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:
Cho A, B, C, D là các item và A-->BC là luật kết hợp thỏa mãn độ hỗ trợ tối thiểu Min_Sup và độ tin cậy tối thiểu Min_Conf. Hãy cho biết luật kết hợp nào sau đây chắc chắn thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf mà không cần phải tính độ hỗ trợ và độ tin cậy:
Giải bởi Vietjack
