基于灰关联规则的回转窑火焰图像检索方案 (2008)

文章提出一种适用于铝电解工业控制的灰关联度挖掘框架，并设计了Gray-CT L挖掘算法。该算法将计算灰关联度和挖掘灰关联规则分为两个独立部分，通过对电解槽生产数据进行分析，获得了影响温度的因素。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

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。

基于关联规则的Web页面推荐算法研究 本研究针对电子商务网站，提出了一种基于Web日志挖掘的页面推荐算法。通过对用户访问序列进行分析，利用关联规则挖掘技术识别频繁访问模式，从而实现个性化的页面推荐。该算法能够满足实时推荐需求，并为电子商务网站的营销决策提供数据支持。

本MATLAB程序实现了一种基于图像颜色的图像检索方法，该方法利用颜色直方图分析图像内容，操作简单、实用性强。该方法通过比较图像的颜色分布特征进行快速检索，从而提高了图像检索效率，尤其适用于对色彩信息敏感的图像场景。

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

关联规则知识点详解####一、关联规则概述1.1问题提出在日常生活中，我们经常会遇到一些看似无关的商品被放在一起销售的情况。比如啤酒和尿布这两种截然不同的商品，为什么会被商家放在一起呢？这是因为商家通过对销售数据的分析发现了一种现象：一些顾客在购买婴儿尿布的同时，也很可能会购买啤酒。进一步的研究表明，这种购买行为主要是由年轻父亲在执行家庭采购任务时所产生的。 1.2关联分析定义关联分析是一种数据挖掘技术，由R.Agrawal在1993年提出。它从数据集中发现不同属性之间的相互联系，即找到满足一定支持度和支持度阈值的关联规则。例如，通过分析超市销售数据，我们可以发现“购买床单的顾客有80%的概率也会购买枕套”这样的关联规则。这种发现对于优化商品布局、提高销售效率等方面具有重要意义。 1.3关联规则的定义关联规则是一种无监督的机器学习方法，用于发现数据中的模式和联系。它通常表示为“如果A发生，则B发生的概率是多少”。例如，在超市事务数据中，我们可能会发现“如果顾客购买了苹果和咖啡，则他们购买黄油和甜甜圈的可能性较高”。 ####二、关联分析的应用场景2.1应用场景举例 - 优化货架布局:根据关联规则来调整商品的摆放位置，使得顾客能够更方便地找到想要购买的商品组合。 - 交叉销售:如果发现顾客在购买A商品时往往会同时购买B商品，那么可以在售卖A商品的地方提供B商品作为附加选择。 - 搜索推荐:在电商平台中，根据用户的搜索历史推荐相关商品。 - 异常检测:发现不符合常规的购买模式，从而识别潜在的问题或欺诈行为。 ####三、关联分析的基本概念3.1基本概念介绍 - 频繁项集:是指在数据集中出现频率超过一定阈值的项目集合。 - 客户编号:用来唯一标识一个事务。 - 项目集:即某个事务中包含的商品集合。 ####四、Apriori算法4.1 Apriori算法概述 Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，主要用于寻找频繁项集。它的核心思想是利用了频繁项集的性质——Apriori属性：如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。 4.2 Apriori属性 Apriori算法利用了以下步骤： 1. 初始化:扫描数据库，获取所有

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

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。