分类数量关联规则的处理方法

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。

数量关联规则挖掘可分为五个步骤： 数值属性离散化 离散区间整数化 在离散化的数据集上生成频繁项集 产生关联规则 规则输出

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

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。

在大数据环境下，关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一。它基于约束来发现数据中的关联性，包括知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束和兴趣度约束等。

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Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

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。

在关联规则算法中，提出了一种基于散列函数的改进方法。该方法采用一种新的散列函数，可以有效地减少散列冲突，提高散列效率。通过实验对比，改进后的散列方法可以显著提高关联规则算法的性能。