許多商業企業運營中的大量數據，通常稱為購物籃事務（market basket transaction）。表中每一行對應一個事務，包含一個唯一標識TID。 利用關聯分析的方法可以發現聯系如關聯規則或頻 ...

頻繁項集的產生 格結構（lattice structure）常常用來表示所有可能的項集。 發現頻繁項集的一個原始方法是確定格結構中每個候選項集的支持度。但是工作量比較大。另外有幾種方法可以降低產 ...

購物籃數據常常包含關於商品何時被顧客購買的時間信息，可以使用這種信息，將顧客在一段時間內的購物拼接成事務序列，這些事務通常基於時間或空間的先后次序。 問題描述 一般地，序列是元素（element ...

子圖模式 頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining）：在圖的集合中發現一組公共子結構。 圖和子圖 圖是一種用來表示實體集之間聯系的數據結構。 子圖，圖\(G' = (V ...

處理連續屬性 挖掘連續屬性可能揭示數據的內在聯系，包含連續屬性的關聯規則通常稱作量化關聯規則（quantitative association rule）。 主要討論三種對連續數據進行關聯分析的方 ...

非頻繁模式 非頻繁模式，是一個項集或規則，其支持度小於閾值minsup. 絕大部分的頻繁模式不是令人感興趣的，但其中有些分析是有用的，特別是涉及到數據中的負相關時，如一起購買DVD的顧客多半不會購買 ...

規則產生 忽略那些前件和后件為空的規則，每個頻繁k項集能夠產生\(2(2^k-1)\)個關聯規則。將頻繁項集Y划分為兩個非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能滿足置信度閾值，就可以得到 ...

weka是一個很好的數據挖掘實驗的工具，可以進行標准的數據挖掘的各種實驗，首先來說一下關聯規則的挖掘。 在linux環境下，在使用weka之前，要配置好環境變量，將weka目錄下的weka.jar的 ...