数据挖掘之关联分析一（基本概念）
许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题： 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高 ...
原文：数据挖掘之关联分析四（连续属性处理）
处理连续属性 挖掘连续属性可能揭示数据的内在联系，包含连续属性的关联规则通常称作量化关联规则 quantitative association rule 。 主要讨论三种对连续数据进行关联分析的方法 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 基于离散化方法 离散化是处理连续属性最常用的方法，这种方法将连续属性的邻近值分组，形成有限个区间，例如，年龄属性可以形成如下区间 年龄 in , , ...
2015-08-18 20:39 0 6093 推荐指数：
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数据挖掘之关联分析六（子图模式）
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数据挖掘之关联分析三（规则的产生）
规则产生 忽略那些前件和后件为空的规则，每个频繁k项集能够产生\(2(2^k-1)\)个关联规则。将频繁项集Y划分为两个非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能满足置信度阈值，就可以得到满足条件的规则。 在计算规则的置信度时并不需要再次扫描事务数据集，因为产生规则的频繁项集和它 ...
数据挖掘之关联分析五（序列模式）
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《数据挖掘导论》实验课——实验六、数据挖掘之关联分析
实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
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数据挖掘算法：关联分析一（基本概念）
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数据挖掘复习笔记（三、关联规则分析）
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