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 ...
原文：数据挖掘之关联分析二（频繁项集的产生）
频繁项集的产生 格结构 lattice structure 常常用来表示所有可能的项集。 发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度。但是工作量比较大。另外有几种方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度。 减少候选项集的数目。如先验 apriori 原理，是一种不用计算支持度而删除某些候选项集的方法。 减少比较次数。利用更高级得到数据结构或者存储候选项集或者压缩数据集来减少比较次数。 ...
2015-08-18 21:58 0 18409 推荐指数：
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