可信度

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。

这篇论文探讨数据挖掘中数据的可信来源，帮助读者更好理解该领域的基础概念和应用。

评估考试试卷质量的关键在于分析其难度、信度和效度，这些因素直接影响试卷的优劣。难度反映了考生面对试题时的挑战程度，信度则关注试卷结果的稳定性和一致性，而效度则评估试卷是否能有效衡量学生所需的能力和知识。通过深入分析这些要素，可以客观地评判出试卷的质量，为教育评估提供可靠依据。

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

数据仓库是一个以主题为中心、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。可信赖的数据仓库应从用户角度出发，满足其数据需求，大幅缩短交付周期，确保数据从采集、加工到分析的准确性和合理性。无论是Teradata、Oracle、Informatica等技术，还是基于大数据平台的建设，用户体验是衡量数据仓库成功的关键指标。