1.什麼是關聯規則挖掘
關聯規則反映乙個事物與其它事物之間的相互依存性和關聯性
關聯規則挖掘是在事務、關聯式資料庫中的項集和物件中發現頻繁模式、關聯規則、相關性或者 因果結構。
頻繁模式：資料庫中頻繁出現的項集 犀利 扞許懷孕孝順
2.關聯規則基本模型
支援度是乙個概率值，是乙個相對計數
項集的支援度計數（頻率）：包含項集的事務所
支援度 與置信度計算
閉頻繁項集和極大頻繁項集
3.事務資料庫中（單維布林）關聯規則挖掘的額可伸縮演算法
頻繁項集與潛在頻繁k項集納稅者這
4.aprooriapriori：一種候選產生-測試方法
頻繁項集的任何子集必須是頻繁的
、apriori剪枝原則兼職監製制度
5.頻繁模式挖掘的挑戰
改進apriori：基本思想
6.劃分：只掃瞄資料庫兩次
掃瞄1：劃分資料庫，並找出區域性頻繁模式
掃瞄2：求出全域性頻繁模式
7.挖掘頻繁模式而不產生候選
8.劃分模式和資料庫
9.通過建立條件模式得到頻繁集
10.挖掘最大模式魔石
11.挖掘各種規律規則或規律性
12.基於限制的關聯挖掘姑息
關聯規則挖掘
關聯規則反映事物之間的相互依存性和關聯性。如果事物之間存在一定的關聯，那麼我們就可以通過乙個事物去 另乙個事物。我們要挖掘大量資料中人們感興趣的，有價值的資訊，包括概念，規則，規律等。關聯規則 發現資料中的規律 超市中什麼產品會 起購買？組合推薦 顧客在買了 臺pc之後下 步會購買?搭配推薦 哪種d...
關聯規則挖掘
直接用例項來解釋概念更清楚一些，加入資料庫中存在10條交易記錄 transaction 具體如下表所示 交易id tid 購買商品 items b bread c cream m milk t tea t01b c m t t02b c m t03c m t04m t t05b c m t06b t...
關聯規則挖掘
1.基本概念 關聯規則挖掘是指尋找給定資料集中項之間的有趣關聯或相關聯絡。可以幫助許多決策的制定，如分類設計 交叉購物和賤賣分析。典型的例子就是購物籃分析。2.關聯規則的步驟 1 找出所有的頻繁項集 這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支援數一樣 2 由頻繁項集產生強關聯規則 這些規則必須滿足最小...