关联规则学习
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Apriori算法：频繁项集挖掘与关联规则学习
Apriori算法是一种用于数据挖掘的经典算法，其核心目标是发现数据集中频繁出现的项集以及学习部分关联规则。
算法特点：
迭代式方法： Apriori算法采用逐层迭代的方式，从单个频繁项开始，逐步生成更大的频繁项集。
支持度阈值： 通过设定最小支持度阈值，筛选出满足条件的频繁项集，有效控制结果数量。
关联规则生成： 基于频繁项集，Apriori算法可以推导出“一对多”或“多对一”形式的部分关联规则。
局限性：
无法处理多对多关联规则： Apriori算法目前版本仅支持生成一对多或多对一形式的关联规则，对于更复杂的多对多关联规则尚待改进。
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1
2024-05-24
关联规则算法Apriori学习
来学习关联规则算法Apriori吧！
数据挖掘
3
2024-05-25
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
机器学习中的关联规则挖掘算法
机器学习领域中，关联规则挖掘算法是至关重要的研究方向。其中最具有效性和影响力的算法包括Apriori、DHP、PARTITION和FPGrowth。这些算法在数据挖掘和模式识别中发挥着重要作用，帮助分析数据集中的关联规则和模式。
算法与数据结构
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2024-07-13
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
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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
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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
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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
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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
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2024-04-30
关联规则观察-WEKA教程
在WEKA中观察关联规则，以发现项目集之间的联系和依赖关系。
Hadoop
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2024-05-12