下列何種計算方法原則是先綜觀全局，再分層深化處理的廣度優先策略？ (A) Apriori原則找所有frequent patterns (B) FP-growth計算association rules (C) Agglomerative hierarchical clustering (D) MapReduce

國營聯招統計資訊統計學、巨量資料概論109 年第 36 題單選題考點：Apriori BFS廣度優先考點：FP-growth DFS深度優先

下列何種計算方法原則是先綜觀全局，再分層深化處理的廣度優先策略？

AApriori原則找所有frequent patterns正確答案

BFP-growth計算association rules

CAgglomerative hierarchical clustering

DMapReduce

答案與詳解

正確答案

Apriori 原則採廣度優先（BFS）策略：先找長度1的頻繁項集，再逐層擴展至長度2、3…，符合「先綜觀全局再分層深化」的描述。

AApriori原則找所有frequent patternsApriori BFS廣度優先✓ 正確

Apriori 演算法從頻繁1-項集開始，逐層產生候選k-項集並剪枝，是標準的廣度優先（BFS）策略，先掃描所有項目再逐層深化，完全符合題意。

BFP-growth計算association rulesFP-growth DFS深度優先✕ 易錯陷阱

FP-growth 使用FP-tree結構，採用深度優先（DFS）策略，從條件模式基底往下挖掘，與廣度優先相反，是最常混淆的干擾選項。

CAgglomerative hierarchical clustering✕ 錯誤

DMapReduce✕ 錯誤

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