Cho cây quyết định như hình vẽ. Hãy cho biết Refund=’No’, MarSt = ‘Married’, TaxInc=’80K’ thì kết luận có giá trị gì?

Phân tích thuật toán Apriori:

* Bước 1: Tạo Candidate set C3:
* Từ L2, ta tạo C3 bằng cách kết hợp các tập mục có chung (k-1) phần tử đầu tiên. Ở đây, k=3.
* {A,C} kết hợp với {B,C} => {A,B,C}
* {A,C} kết hợp với {C,E} => {A,C,E}
* {B,C} kết hợp với {B,E} => {B,C,E}
* {B,E} kết hợp với {C,E} => {B,C,E}
* Vậy C3 = {{A,B,C}, {A,C,E}, {B,C,E}}

* Bước 2: Loại bỏ các tập mục không thường xuyên:
* Loại các tập mục con (2-itemsets) không có trong L2.
* Trong {A,B,C}: {A,B} không có trong L2 -> Loại {A,B,C}
* Trong {A,C,E}: {A,E} không có trong L2 -> Loại {A,C,E} (Đề bài cho {A,E} không là tập mục thường xuyên).
* Trong {B,C,E}: Tất cả tập con {B,C}, {B,E}, {C,E} đều có trong L2.

* Bước 3: Tạo L3:
* L3 chỉ chứa các tập mục còn lại sau khi loại bỏ.
* Vậy L3 = {{B, C, E}}

Vậy đáp án đúng là: a. L3={{B, C, E}}

Cây điều kiện FP của một nút là tập hợp các tiền tố đường dẫn trong FP-Tree cùng với số lần xuất hiện của chúng, các đường dẫn này kết thúc ở nút đó.
Trong trường hợp này, nút 'f' có các đường dẫn sau:
- c:3, a:3, f:3
- f:1
Vì vậy, cây điều kiện FP của nút 'f' là {f:3, c:3, a:3, f:1}. Ta cộng tần số của f lại, đường dẫn này có thể được biểu diễn rút gọn thành {f:4, c:3, a:3}. Do đó, đáp án d không đúng hoàn toàn, đáp án đúng hơn là {f:4, c:1}, vì chỉ xét các nút có điều kiện với f.

Dựa vào đồ thị, ta thấy thời gian thực thi của thuật toán FP-Growth luôn ít hơn thời gian thực thi của thuật toán Apriori khi số lượng giao dịch tăng lên. Điều này là do FP-Growth sử dụng cấu trúc cây FP-Tree để nén dữ liệu, giảm thiểu số lần quét cơ sở dữ liệu, trong khi Apriori cần quét cơ sở dữ liệu nhiều lần để tìm tập phổ biến. Vì vậy, đáp án đúng là b.