1.关联规则概述1.1关联规则超市商场的商品应该如何摆放最合适啤酒和尿布这两类不同商品能否摆在一起数据挖掘的经典案例——啤酒尿布告诉我们顾客的购买行为存在一定的关联使我们不得不重视经典的购物车问题关联规则的挖掘就是通过一系列数据分析来挖掘某种特定的商品组合被顾客同时购买的可能关联规则的分析有R.Agrawal于1993年最早提出是KDD研究的重要内容侧重于确定数据中不同领域之间的联系找出满足
第 19 卷第5 期
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级关联规则简介关联规则(Association Rules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到首先被Agrawal Imielinski and Swami在199
HYPERLINK :baike.baidualbums10768171076817 l 0 3bb2248722d14b15c75cc366 o 查看图片 t _blank ?? 关联规则关联规则是形如X→Y的蕴涵式其中且 X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side LHS)和后继(consequent或right-h
关联规则(购物篮分析) 注意:目前WEKA的关联规则分析功能仅能用来作示范不适合用来挖掘大型数据集 我们打算对前面的bank-data数据作关联规则的分析用Explorer打开后切换到Associate选项卡默认关联规则分析是用Apriori算法我们就用这个算法但是点Choose右边的文本框修改默认的参数弹出的窗口中点More可以看到各参数的说明 (建议:弄懂每一个参数的含义多调试发现结果的不同)
Click 关联规则 Association Rules3A5 关联规则挖掘A B C度量有趣的关联规则10A1214AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植C2B E13Itemset{B E}{B E}20232212023221202322120232212023221多次扫描数据库是高代价的长模式的挖掘需要多次扫描数据库以及生
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level商业自动化主讲教师:陈冬林第十四讲 DM之关联规则武汉理工大学经济学院陈冬林2022年4月5日1引言关联规则挖掘从交易数据库中挖掘一维的布尔形关联规则练习题Frequent-Pat
关联规则挖掘数据挖掘(Data Mining)就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程1什么是关联规则挖掘关联规则挖掘也称为购物篮分析(market basket analysis)研究属性间的相关性所有的关联规则用形如if—then的形式来提供从数据仓库的数据中挖掘得到并且与逻辑的if—then规则不同关联规则本
关联规则算法实验 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代在最近十几年里数据库中存储的数据急剧增大例如NASA轨道卫星上的地球观测系统EOS每小时会向地面发回50GB的图像数据世界上最大的数据仓库之一美国零售商系统Wal-Mart每天会产生2亿左右的交易数据人类基因组数据库项目已经搜集了数以GB计的人类基因编码数据大型天文望远镜每年会产生不少于10TB的数据等等大量的信
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级AA12 关联规则 史忠植单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级AA12 关联规则 史忠植202245AA12 关联规则 史忠植1高级人工智能第十二章 史忠植 中国科学院计算技术研究所关联规则 Association Rules 202245AA12 关联规则 史忠植2内容
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