Home
首页
大数据
数据库
Search
Search
Toggle menu
首页
大数据
数据挖掘
正文
知识背景序列模型与关联规则对比
数据挖掘
10
PPT
626.5KB
2024-05-28
#序列模型
# 关联规则
# 时间序列
# 数据挖掘
# 模式识别
知识背景:序列模型 VS 关联规则
序列模型 = 关联规则 + 时间(空间)维度
关联规则:
微软股票下跌 50%,IBM 股票下跌将近 4%。
序列模式:
微软股票下跌 50%,IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。
相关推荐
C++关联式容器与序列式容器对比
关联式容器使用红黑树作为基础数据结构,每个元素具有唯一键值和对应的实值。相比之下,序列式容器如vector、list则具有明确的头尾结构,支持push_back、push_front、pop_back、pop_front等操作。关联式容器提供了快速的基于键值的查找、插入和删除功能,适合于需要唯一标识数据的场景。
算法与数据结构
0
2024-08-18
关联规则和动态关联规则简介
本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习,对关联规则与动态关联规则做了简介。
数据挖掘
5
2024-04-30
关联知识与数据挖掘
数据库中蕴藏着丰富的关联知识,等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样,包括: 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如,购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则,揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树(FP-树)是两种常用的关联规则挖掘算法。
数据挖掘
5
2024-05-23
基于关联规则的中医辅助诊断模型构建
海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法,可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联,为中医诊断提供辅助决策支持。
数据挖掘
3
2024-05-25
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。
数据挖掘
2
2024-05-19
挖掘多层关联规则
挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则,例如: 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]
数据挖掘
2
2024-05-25
Apriori关联规则算法
Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进,提高了效率。
数据挖掘
2
2024-05-25
关联规则分析简介
关联分析挖掘大数据中相关联系,发现规律和模式,应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等,提升销量、改善用户体验。
数据挖掘
2
2024-05-27
加权负关联规则挖掘
针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题,该研究引入了负关联的理论,并提出了新的算法。
DB2
5
2024-04-30