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文档简介

1、TIDTID项目集项目集1a,c,d,f,g2a,b,d,e,g3a,d,f,g4b,d,f5e,f,g6a,b,c,d,g7a,b,e,g1.给定上表所示的一个事物数据库，写出Apriori算法生成频繁项目集的过程(假定最小支持度=0.5)。2.使用K-邻近法对两个未知类型的样本进行分类(冰川水或者湖泊水)，本例我们使用K=3，即选择最近的3个邻居。样本样本Ca+Ca+浓度浓度Mg+Mg+浓度浓度Na+Na+浓度浓度Cl-Cl-浓度浓度类型类型A0.20.50.10.1冰川水冰川水B0.40.30.40.3湖泊水湖泊水C0.30.40.60.3冰川水冰川水D0.20.60.20.1冰川水冰川

2、水E0.50.50.10湖泊水湖泊水F0.30.30.40.4湖泊水湖泊水G0.30.30.30.2？H0.10.50.20.2？3.使用ID3决策树算法对两个未知类型的样本进行分类。Ca+Ca+浓度浓度Mg+Mg+浓度浓度Na+Na+浓度浓度Cl-Cl-浓度浓度类型类型低低高高高高高高冰川水冰川水高高低低高高高高冰川水冰川水低低高高低低低低冰川水冰川水高高高高低低低低冰川水冰川水低低低低低低低低湖泊水湖泊水高高低低低低低低湖泊水湖泊水低低高高高高低低湖泊水湖泊水高高低低高高低低湖泊水湖泊水低低高高高高低低？高高高高低低高高？4.使用朴素贝叶斯算法两个未知类型的样本进行分类。Ca+Ca+浓度浓度Mg+Mg+浓度浓度Na+Na+浓度浓度Cl-Cl-浓度浓度类型类型低低高高高高高高冰川水冰川水高高低低高高高高冰川水冰川水低低高高低低低低冰川水冰川水高高高高低低低低冰川水冰川水低低低低低低低低湖泊水湖泊水高高低低低低低低湖泊水湖泊水低低高高高高低低湖泊水湖泊水高高低低高高低低湖泊水湖泊水低低高高高高低低？高高高高低低高高？5.使用凝聚法对上表中的样本进行聚类，建立相应的层次树。样本样本IDID属性值属性值1 1属性值属性值2 2A44B45C33D90E9.50.5F80.5G1266.使用K-平均算法对上表中的样本进行聚类，其中k=2，初使样本点为A与B。样本样本IDID属性

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