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 ...
原文：数据挖掘之关联分析七（非频繁模式）
非频繁模式 非频繁模式，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup. 绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买VCR，反之亦然，这种负相关模式有助于识别竞争项 competing item ，即可以相互替代的项。 某些非频繁模式也可能暗示数据中出现了某些罕见事件或例外情况。如，如果 火灾 yes 是频繁的，但是 ...
2015-08-21 13:43 0 4139 推荐指数：
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