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聚類(clustering)是這樣的過程:它找出描述并區(qū)分數據類或概念的模型(或函數),以便能夠使用模型預測類標記未知的對象類。
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具有較高的支持度的項集具有較高的置信度。
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如果規(guī)則不滿足置信度閾值,則形如的規(guī)則一定也不滿足置信度閾值,其中是X的子集。
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