数据挖掘导论之频繁模式及关联规则挖掘技术(ppt 44页)

数据挖掘导论之频繁模式及关联规则挖掘技术目录：
一、关联规则挖掘简介
二、关联规则基本模型
三、关联规则价值衡量与发展
四、参考文献

 

数据挖掘导论之频繁模式及关联规则挖掘技术内容提要：
关联规则简介：
关联规则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。
典型的关联规则发现问题是对超市中的货篮数据（Market Basket）进行分析。通过发现顾客放入货篮中的不同商品之间的关系来分析顾客的购买习惯。
什么是关联规则挖掘：
关联规则挖掘
首先被Agrawal, Imielinski and Swami在1993年的SIGMOD会议上提出
在事务、关系数据库中的项集和对象中发现频繁模式、关联规则、相关性或者因果结构
频繁模式: 数据库中频繁出现的项集
目的: 发现数据中的规律
超市数据中的什么产品会一起购买？— 啤酒和尿布
在买了一台PC之后下一步会购买?
哪种DNA对这种药物敏感?
我们如何自动对Web文档进行分类?
 

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