数据挖掘中分类属性与量化属性的关联规则分析

量化关联规则可用于对数值属性进行动态离散化，发现隐藏的模式和规律。

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

关联规则是指所有形如X ⇒ Y的蕴涵式，其中X和Y是数据项集，且X与Y没有交集。关联规则被认为是有趣的，如果它们满足最小支持度和最小置信度的阈值，这些规则被称为强规则。

对比之前的案例，我们注意到当前数据集中缺少了“天气”这一属性。之前的属性及规则如下表所示： | 编号 | 风度 | 温度 | 是否外出 || ---- | ---- | --------- | -------- || 1 | 中 | 20-30℃ | 外出 || 2 | 低 | 30-35℃ | 不外出 || 3 | 大 | 10-20℃ | 不外出 || 4 | 大 | 30-35℃ | 外出 || 5 | 低 | 20-30℃ | 不外出 | 在缺少天气信息的情况下，数据挖掘的结果可能会出现偏差。

Apriori算法是一种采用逐层搜索的迭代方法，用于发现数据中的频繁项集。该算法从频繁1-项集开始，逐步探索更高阶的频繁项集，通过连接和剪枝两步骤完成。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息技术中具有关键作用。关联规则作为其中一种核心算法，在市场篮子分析、推荐系统和医学诊断等领域广泛应用。将详细介绍关联规则的概念及其在数据挖掘中的应用。关联规则挖掘的目标是发现数据库中项集之间的有趣关系，例如“顾客购买牛奶，可能也购买面包”。通过支持度和置信度衡量规则的可靠性，并介绍了Apriori、FP-Growth和Eclat等常见算法的工作原理和优劣。

分区属性的修改涉及到调整分区的存储参数，例如当预期下一个分区的数据量显著增加时，可以增加下一个分区的MAXEXTENT参数。通过ALTER TABLE/INDEX MODIFY PARTITION语句和ALTER INDEX REBUILD PARTITION partition_name实现。

在 SQL Server 2008 中，某些索引与约束条件绑定，例如主键约束会自动生成对应索引。直接修改这类索引的属性可能会受到限制。 以“商品类型表”中的“PK_商品类型表”索引为例，它依赖于主键约束。若尝试通过常规方式修改其属性，会发现选项不可用。 解决方法是通过修改关联的约束来间接调整索引属性。 步骤： 定位约束: 找出与目标索引关联的约束，例如主键约束。 修改约束: 根据需求调整约束定义，例如修改包含的列或排序规则。 更新索引: 修改约束后，与其关联的索引属性会自动更新。 通过这种方法，您可以有效地管理与约束绑定的索引，确保数据库性能和数据完整性。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。