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[单选题]
()是为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法。它逐层进行挖掘，利用先验性质：频繁项集的所有非空子集也都是频繁的。
A.Apriori算法
B.频繁模式增长算法
C.使用垂直数据格式的算法
D.knn算法
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D.频繁项集的子集必为频繁项集，非频繁项集的超集一定是非频繁的
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．特征描述
B．分类分析
C．聚类分析
D．关联规则挖掘
A.K项集指的是K个项的集合
B.项集频率指的是项集所有交易中出现的次数
C.相对支持度指的是项集出现次数除以总的交易次数
D.置信度是项集出现次数除以总的交易次数
