Ассоциативный анализ, как правило, используется для выявления интересных правил и ассоциаций между различными элементами в больших наборах данных. В этом контексте существуют определенные параметры, которые могут быть настроены для управления результатами анализа. Давайте рассмотрим предложенные параметры:

• Количество кластеров: Этот параметр не относится к ассоциативному анализу, так как он используется в кластеризации, а не в ассоциативных правилах. Поэтому его можно исключить.
• Максимальное число итераций алгоритма: Этот параметр также не относится к ассоциативному анализу. Он используется в алгоритмах оптимизации и обучения, таких как кластеризация или регрессия, но не в ассоциативном анализе. Его также можно исключить.
• Минимальный порог уверенности (min_confidence): Этот параметр является важным в ассоциативном анализе. Он определяет, насколько уверены мы в том, что правило будет выполняться. Чем выше порог уверенности, тем более надежные ассоциации мы получаем. Этот параметр может быть использован для управления результатами анализа.
• Минимальный порог поддержки (min_support): Этот параметр также играет важную роль в ассоциативном анализе. Он определяет, как часто элемент или правило должны встречаться в данных, чтобы считаться значимыми. Настройка этого порога позволяет фильтровать менее значимые ассоциации и сосредоточиться на более частых и релевантных правилах. Этот параметр также может быть использован для управления результатами анализа.

Таким образом, правильные ответы на ваш вопрос - это:

• Минимальный порог уверенности (min_confidence)
• Минимальный порог поддержки (min_support)