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单选题数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（）A 找出大量数据中数据的相关关系B 从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系C 找出数据中相关项之间的关系D 从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
题目
找出大量数据中数据的相关关系
从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
找出数据中相关项之间的关系
从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
相似问题和答案
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【 】。
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：
下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的?
A．数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤
B．数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式
C．关联规则的发现是数据挖掘的目标之一
D．“可信度”表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比
解析：数据挖掘它用专门算法从数据中抽取有用的模式。当已有A时，B发生的概率即条件概率，在数据挖掘中也称为可信度，计算方法是求百分比：(A与B同时出现的频率)／(A出现的频率)。
第3题：
（ 60 ）下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的？
A ）数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤
B ）数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式
C ）关联规则的发现是数据挖掘的目标之一
D ） “ 可信度 ” 表示规则所代表的事例（元组）占全部事例（元组）的百分比
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
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：
下面哪个不是数据挖掘的常用的方法?
A．关联规则挖掘
B．分类分析
C．聚类分析
D．结构化开发
解析：常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、分类分析和聚类分析。结构化开发方法是一种信息系统的开发方法，并不是数据挖掘的方法。
第6题：
下面______不是数据挖掘的常用方法。
A．关联规则挖掘
B．分类分析
C．聚类分析
D．结构化开发
解析：常用数据挖掘方法有：关联规则挖掘、分类分析和聚类分析。结构化开发方法是一种信息系统开发的方法，并不是数据挖掘的常用方法。
第7题：
数据挖掘是数据库知识发现过程的一个步骤，常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和 ______。
聚类分析 解析：数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在内的信息的一种新技术，目的是寻找数据间潜在的关联，为预测趋势和决策行为提供有用的信息。常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和聚类分析。
第8题：
数据挖掘的方法有( )。
Ⅰ．关联规则挖掘
Ⅱ．特征描述
Ⅲ．分类分析
Ⅳ．聚类分析
A．Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ
B．Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ
C．Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ
D．都是
第9题：
数据挖掘方法中，哪一种称做无制导的学习?
A．关联规则挖掘
B．特征描述
C．分类分析
D．聚类分析
解析：聚类分析，若干个相似的数据对象组合在一起称做一个聚簇。聚类分析是将数据集分割为若干个有意义的聚簇的过程。聚类分析也称做无制导的学习因为聚类分析与分类分析不同，它不依赖于事先确定的类，也没有已具有类标识的训练集。
第10题：
大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（）
正确答案:找出所有频繁项集；由频繁项集产生强关联规则