关联分析--概述（项集、关联规则、支持度、置信度、提升度）
关联分析 概述 关联分析是数据挖掘的核心技术之一，其关联规则模型及数据挖掘算法是由 IBM 公司Almaden研究中心的R.Agrawal在1993年首先提出的，目的是从大量数据中发现项集之间的有趣关联或相互关系，其中最经典的Apriori算法在关联规则分析领域具有很大的影响力。 1．项集 ...
原文：【数据仓库与数据挖掘 - 关联分析算法】频繁项集？关联规则？支持度？置信度？自连接？
频繁项集： 最基本的模式是项集，它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集 序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度 min sup 的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。常用的频繁项集的评估标准有支持度,置信度和提升度 关联规则 三个 求频繁项集： 对于如表 . 所示的事务集合，设最小支持度计数为 ，采用Apriori算法求 ...
2020-04-04 13:42 0 1356 推荐指数：
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