生成的規則圖如下所示：
support（支援度）：表示同時包含a和b的事務佔所有事務的比例。如果用p(a)表示使用a事務的比例，那麼support=p(a&b)
蒼天不負有心人啊，我玩了兩三個周的文字關聯規則挖掘，終於實現了，我心甚慰！！！甚慰
好啦，廢話不多說，上乾貨
confidence（可信度）：表示使用包含a的事務中同時包含b事務的比例，即同時包含a和b的事務佔包含a事務的比例
import random
import numpy as np
class association_rules:
def __init__(self,minsupport=0.2,minconfidence=0.5):
'''minsuport:最小支援度
minconfidence:最小置信度
dataset:資料集
count:存放frequent itemsets 以及 sup
python3 文字讀音器
本篇分享的是使用python3製作乙個文字讀音器，簡單點就是把指定的文字文字轉語音說出來 做這麼個小工具主要是為了方便自己在平時看一些文章眼累的時候，可通過語音來幫助自己，當然如果你是 迷，可以擴充套件成乙個 讀音器。1 pip install pyttsx3 1 import pyttsx323 ...
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R語言做文字挖掘 Part3文字聚類
part3文字聚類 分類演算法 聚類演算法 文字分類聚類會要用到這些演算法去實現，暫時不用深究演算法細節，r中已經有成熟的可以直接呼叫的這些演算法了。大概說下分類和聚類的差異，照我的理解，分類演算法和聚類演算法最後實現的效果是相同的，都是給乙個集合劃分成幾個類別。不同的是分類演算法是根據已知的確定類...