根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为()。A 布尔关联规则B 单维关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则
题目
根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为()。
A 布尔关联规则
B 单维关联规则
C 多维关联规则
D 多层关联规则
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第1题：
比较常用的数据挖掘方法有三种:关联规则挖掘、分类分析及【 】。
正确答案：聚类分析
聚类分析 解析：聚类分析是将数据集分割为若干个有意义的聚簇的过程。聚类分析也称作无制导的学习。因为聚类分析与分类分析不同,它不依赖于没有事先确定的类,也没有带类标识的训练集。 -
第2题：
关联规则是一个概率值下的描述，因此，进行关联分析的前提是数据集足够大。
A -
第3题：
1、关联规则是一个概率值下的描述，因此，进行关联分析的前提是数据集足够大。
正确 -
第4题：
数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程，主要任务有（24）。
A.聚类分析、联机分析、信息检索等
B.信息检索、聚类分析、分类分析等
C.聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等
D.分类分析、联机分析、关联规则挖掘等
正确答案：C
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。 -
第5题：
关联规则分析或者关联规则学习主要用于从大规模数据中寻找物品之间隐含的或者可能存在的联系，从而实现某种意义上的预测。
关联规则的分类： （1）基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 （2）基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 （3）基于规则中处理的变量的类型不同，关联规则可以分为布尔型和数值型。 关联规则挖掘的步骤： （1）找出交易数据库中所有大于或等于用户指定的最小支持度的频繁项集； （2）利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小可信度进行取舍，产生强关联规则。