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 ...
问题:数据总量爆炸式增加,如何从中提取真正有价值的信息,产生了新的领域 DM 。几个名词: Data Mining:数据挖掘 Knowledge Discovery:知识发现 Machine Learning:机器学习 机器学习是数据挖掘的一个重要工具 Knowledge Discovery in Database:KDD 数据挖掘的主要功能: 概化:归纳 总结和对比数据的特性,将数据特征化或区分 ...
2020-10-10 09:46 0 539 推荐指数:
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 ...
下面内容摘自互联网并作了整理。 名词: BI(Business Intelligence):商业智能, DW(Data Warehouse):数据仓库,详见正文Q1部分。 OLTP(On-Line Transaction Processing ...
一.基本概念 我们来看上面的事务库,如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。这里的TID表示一次购买行为的编号,items表示顾客购买了哪些商品。 事务: 事务库中的每一条记录被称为一笔事务。在上表的购物篮事务中,每一笔事务都表示一次 ...
我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法,敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例 ...
挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法 频繁模式(frequent pattern)是频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。 例如,频繁地同时出现在交易数据集中的商品(如牛奶和面包)的集合是频繁项集。 一个子序列,如首先购买PC,然后是数码相机,再后是内存卡,如果它频繁 ...
下图摘自:http://blog.163.com/qianshch@126/blog/static/48972522201092254141315/ 主要的聚类方法可以划 ...
当我们在学习数据挖掘算法或者机器学习算法时,我们都会发现某些算法仅仅能应用于特定的数据类型。所以在学习数据挖掘算法或者机器学习算法前我们须要对数据类型的属性度量有一个非常清晰的了解,假设在数据类型这一步就出现故障,无论算法再怎么优异肯定也是白搭! 。 2.1.1 属性与度量 本节 ...
数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切。机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务。 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程。这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大 ...