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 ...

1.关联规则分析的定义 关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。 2.关联规则分析的基本概念 项集：项的集合称为项集。一个包含k个数据项的项集就称为k−项集。 项集 ...

在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比較重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到非常多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式，现实生活中 ...

放在尿不湿附近，将有很大概率提高啤酒的销售量。实践证明的确如此。 其实，这种通过研究已经产生的数 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...

在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...

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 ...