简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域。
题目
简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域。
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第1题：
简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。
正确答案: 首先找出最有判别力的因素，然后把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的因素进一步划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树，可以用它来对新的样例进行分类。
主算法包括如下几步：
①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集（称为窗口）；
②用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树；
③对训练集（窗口除外）中例子用所得决策树进行类别判定，找出错判的例子；
④若存在错判的例子，把它们插入窗口，重复步骤②，否则结束。
建树算法的具体步骤如下：
①对当前例子集合，计算各特征的互信息；
②选择互信息最大的特征Ak；
③把在Ak处取值相同的例子归于同一子集，Ak取几个值就得几个子集；
④对既含正例又含反例的子集，递归调用建树算法；
⑤若子集仅含正例或反例，对应分枝标上P或N，返回调用处。 -
第2题：
Apriori算法可用于分类预算。
正确答案:错误 -
第3题：
可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。
- A、决策树、对数回归、关联模式
- B、K均值法、SOM神经网络
- C、Apriori算法、FP-Tree算法
- D、RBF神经网络、K均值法、决策树
正确答案:C -
第4题：
简述分支限界法及其算法思想。
正确答案: 这是一种用于求解组合优化问题的排除非解的搜索算法。类似于回溯法，分枝定界法在搜索解空间时，也经常使用树形结构来组织解空间。然而与回溯法不同的是，回溯算法使用深度优先方法搜索树结构，而分枝定界一般用宽度优先或最小耗费方法来搜索这些树。因此，可以很容易比较回溯法与分枝定界法的异同。相对而言，分枝定界算法的解空间比回溯法大得多，因此当内存容量有限时，回溯法成功的可能性更大。
算法思想：分枝限界（branch and bound）是另一种系统地搜索解空间的方法，它与回溯法的主要区别在于对E-节点的扩充方式。每个活节点有且仅有一次机会变成E-节点。当一个节点变为E-节点时，则生成从该节点移动一步即可到达的所有新节点。在生成的节点中，抛弃那些不可能导出（最优）可行解的节点，其余节点加入活节点表，然后从表中选择一个节点作为下一个E-节点。从活节点表中取出所选择的节点并进行扩充，直到找到解或活动表为空，扩充过程才结束。
有两种常用的方法可用来选择下一个E-节点（虽然也可能存在其他的方法）：
1）先进先出（FIFO）即从活节点表中取出节点的顺序与加入节点的顺序相同，因此活
节点表的性质与队列相同。
2）（优先队列）最小耗费或最大收益法在这种模式中，每个节点都有一个对应的耗费或收益。如果查找一个具有最小耗费的解，则活节点表可用最小堆来建立，下一个E-节点就是具有最小耗费的活节点；如果希望搜索一个具有最大收益的解，则可用最大堆来构造活节点表，下一个E-节点是具有最大收益的活节点。 -
第5题：
ID3，C4.5，CART等分类算法均是在（）的基础上改进得到。
- A、Apriori算法
- B、SVD算法
- C、Hunt算法
- D、EM算法
正确答案:C -
第6题：
Apriori算法是一种常见的（）。
- A、关联规则发现算法
- B、聚类分析算法
- C、分类算法
- D、序列模式发现算法
正确答案:A -
第7题：
简述哈夫曼压缩算法的编码思想。
正确答案: ⑴将信源符号按概率递减顺序排列；
⑵把两个最小的概率加起来，作为新符号的概率；
⑶重复步骤⑴与⑵，直到概率和等于1为止；
⑷完成上述步骤后，再沿路径返回进行编码。寻找从每一信源符号到概率为1处的路径，每层有两个分支，分别赋予0和1（对概率大的赋予编码0，概率小的赋予编码1，反之亦可，但同一过程中赋值的方法必须一致），从而得到每个符号的编码。 -
第8题：
下列算法中，属于关联规则算法的是（）。
- A、Apriori算法
- B、K-means算法
- C、C4.5算法
- D、Page Rank算法
正确答案:A -
第9题：
单选题Apriori算法是一种常见的（）。A关联规则发现算法
B聚类分析算法
C分类算法
D序列模式发现算法
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题实现Apriori算法，说明Apriori算法的主要系统开销在哪里？正确答案： 1.Apriori算法需要在每一次迭代的时候扫描一次数据库，一般的挖掘出的最大频繁项目集的长度为N时，需要扫描N次数据库，而在实际应用中经常需要挖掘很长的模式，多次扫描数据库带来巨大开销。
2.Apriori算法在迭代过程中要在内存中产生、处理和保存候选频繁项集，这个数量有时候是非常巨大的，导致算法在广度和深度上的适应性很差。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题简述种子填充算法与栅格算法的基本思想。正确答案： 种子填充算法（内部点扩散法）：由一个内部的种子法，向其四个方向的邻点扩散。判断新加入的点是否是否在多边形边界上。如果是，就不作为种子点，否则当作新的种子点，直到区域填满，无种子点为止。该算法比较复杂，而且可能造成阻塞而造成扩散不能完成。此外若多边形不完全闭合时，会扩散出去。栅格算法：栅格指的是一条与扫描线垂直的直线，栅格位置通常取多边形的顶点，并且把多边形分为左右两半。基本思想是对于每个扫描线与多边形的交点，将交点与栅格之间的像素用多边形的属性值填补。若交点位于栅格左边，则将交点右边，栅格左边的所有像素取补；若交点位于右边，则把栅格右边交点左边的像素取补。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题简述遗传算法的应用领域。正确答案： 遗传算法的应用领域：
（1）函数优化；
（2）组合优化；
（3）生产调度问题；
（4）自动控制；
（5）机器人；
（6）图像处理；
（7）人工生命；
（8）遗传编程；
（9）机器学习。解析： 暂无解析 -
第13题：
Apriori算法的计算复杂度受（）影响。
- A、支持度阀值
- B、项数（维度）
- C、事务数
- D、事务平均宽度
正确答案:A,B,C,D -
第14题：
用于求解繁琐项集的一个经典算法是Apriori算法（）
正确答案:正确 -
第15题：
下列有关Apriori算法的说法中不正确的是（）
- A、Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一
- B、应用Apriori算法时，需要先设定模型的最小支持度、最小置信度等阈值
- C、应用Apriori算法时，输入的数据可以是连续型数据也可以是离散型数据
- D、Apriori算法扫描数据库的次数依赖于最大频繁项集中项的数量
正确答案:C -
第16题：
主要的数据挖掘算法有（）。
- A、分割聚类法
- B、ID3算法
- C、Apriori算法
- D、遗传算法
正确答案:A,B,C -
第17题：
关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是（）.
- A、Apriori算法
- B、k-means算法
- C、kNN算法
- D、C4.5算法
正确答案:A -
第18题：
简述种子填充算法与栅格算法的基本思想。
正确答案: 种子填充算法（内部点扩散法）：由一个内部的种子法，向其四个方向的邻点扩散。判断新加入的点是否是否在多边形边界上。如果是，就不作为种子点，否则当作新的种子点，直到区域填满，无种子点为止。该算法比较复杂，而且可能造成阻塞而造成扩散不能完成。此外若多边形不完全闭合时，会扩散出去。栅格算法：栅格指的是一条与扫描线垂直的直线，栅格位置通常取多边形的顶点，并且把多边形分为左右两半。基本思想是对于每个扫描线与多边形的交点，将交点与栅格之间的像素用多边形的属性值填补。若交点位于栅格左边，则将交点右边，栅格左边的所有像素取补；若交点位于右边，则把栅格右边交点左边的像素取补。 -
第19题：
下列哪种算法属于分类算法的范畴（）.
- A、Apriori算法
- B、k-means算法
- C、kNN算法
- D、FP-Growth算法
正确答案:C -
第20题：
简述扫描SCAN算法的主要思想.
正确答案: SCAN算法的主要思想是：先从具有I/O请求的最低磁道号上开始处I/O请求，然后按磁道号的次序处理I/O请求，直到到达最高磁道号；再按相反的次序，重复这一过程. -
第21题：
判断题Apriori算法可用于分类预算。A对
B错
正确答案： 错解析： 暂无解析 -
第22题：
单选题下列有关Apriori算法的说法中不正确的是（）AApriori算法是关联分析中最常用的算法之一
B应用Apriori算法时，需要先设定模型的最小支持度、最小置信度等阈值
C应用Apriori算法时，输入的数据可以是连续型数据也可以是离散型数据
DApriori算法扫描数据库的次数依赖于最大频繁项集中项的数量
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第23题：
判断题用于求解繁琐项集的一个经典算法是Apriori算法（）A对
B错
正确答案： 对解析： 暂无解析