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国家开放大学大数据分析与挖掘技术
常见的非参数相关系数计算方法有（ ）。
【A.】Spearman
【B.】Kendall.s tau-b
【C.】Hoeffding.s D
【D.】Pearson
非参数相关系数计算方法较多，常见的主要有Spearman、Kendall.s tau-b和Hoeffding.s D相关系数等。
【A.】√
【B.】×
下列关于关联规则的说法不正确的是（ ）。
【A.】关联规则的强度可以用支持度和置信度度量
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
若关联规则为{牛奶，尿布}→{啤酒}:{牛奶，尿布，啤酒}，项集的支持度计数为2，而事务总数为5，则该项集的支持度为（ ）。
【A.】0.4
【B.】10
【C.】2
【D.】5
若关联规则为{牛奶，尿布}→{啤酒}:{牛奶，尿布，啤酒}，项集的支持度计数为2，而事务总数为5，则该项集的置信度为（ ）。
【A.】0.4
【B.】0.67
【C.】2
【D.】5
下列方法可以降低频繁项集的计算复杂度的是（ ）。
【A.】减少候选项集的数目
【B.】减少比较次数
【C.】增加候选项集的数目
【D.】增加比较次数
下列方法无法降低频繁项集的计算复杂度的是（ ）。
【A.】减少候选项集的数目
【B.】减少比较次数
【C.】增加候选项集的数目
【D.】增加比较次数
下列关于关联规则的说法正确的是（ ）。
【A.】关联规则的强度可以用支持度和置信度度量
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
下列关于支持度和置信度的说法正确的是（ ）。
【A.】置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
下列关于支持度和置信度的说法不正确的是（ ）。
【A.】置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
【A.】√
【B.】×
支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
【A.】√
【B.】×
先验原理指的是如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。
【A.】√
【B.】×
持度计数是指包含特定项集的事务个数。
【A.】√
【B.】×
置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度。
【A.】√
【B.】×
【A.】Spearman
【B.】Kendall.s tau-b
【C.】Hoeffding.s D
【D.】Pearson
非参数相关系数计算方法较多，常见的主要有Spearman、Kendall.s tau-b和Hoeffding.s D相关系数等。
【A.】√
【B.】×
下列关于关联规则的说法不正确的是（ ）。
【A.】关联规则的强度可以用支持度和置信度度量
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
若关联规则为{牛奶，尿布}→{啤酒}:{牛奶，尿布，啤酒}，项集的支持度计数为2，而事务总数为5，则该项集的支持度为（ ）。
【A.】0.4
【B.】10
【C.】2
【D.】5
若关联规则为{牛奶，尿布}→{啤酒}:{牛奶，尿布，啤酒}，项集的支持度计数为2，而事务总数为5，则该项集的置信度为（ ）。
【A.】0.4
【B.】0.67
【C.】2
【D.】5
下列方法可以降低频繁项集的计算复杂度的是（ ）。
【A.】减少候选项集的数目
【B.】减少比较次数
【C.】增加候选项集的数目
【D.】增加比较次数
下列方法无法降低频繁项集的计算复杂度的是（ ）。
【A.】减少候选项集的数目
【B.】减少比较次数
【C.】增加候选项集的数目
【D.】增加比较次数
下列关于关联规则的说法正确的是（ ）。
【A.】关联规则的强度可以用支持度和置信度度量
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
下列关于支持度和置信度的说法正确的是（ ）。
【A.】置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
下列关于支持度和置信度的说法不正确的是（ ）。
【A.】置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【B.】支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度
【C.】置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
【D.】支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度
支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
【A.】√
【B.】×
支持度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
【A.】√
【B.】×
先验原理指的是如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。
【A.】√
【B.】×
持度计数是指包含特定项集的事务个数。
【A.】√
【B.】×
置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度。
【A.】√
【B.】×