数据关联

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

关联知识与数据挖掘

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

数据挖掘 5 2024-05-23

关联规则数据挖掘算法

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

数据挖掘 2 2024-05-25

数据挖掘 - 关联规则挖掘

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。

数据挖掘 3 2024-05-31

关联规则挖掘路线图-数据挖掘概念、技术--关联1

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

算法与数据结构 1 2024-07-12

数据挖掘关联规则PPT分享

这份由数据挖掘专家整理的PPT，深入浅出地讲解了关联规则的相关知识，对于想要学习和了解数据挖掘的同学来说，是一份不可多得的参考资料。

数据挖掘 4 2024-04-30

数据挖掘中关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

算法与数据结构 7 2024-04-30

关联数据分析示例

该文件提供了关联数据分析的示例，您可以使用 SPSS Modeler 探索数据之间的关系。

spark 2 2024-05-15

关联分析.ppt

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

数据挖掘 4 2024-05-23

关联定义-PowerDesignerCDM

Association（关联）在PD中的定义是： “一个关联是实体之间的连接。在Merise建模方法中，关联用于连接几个分别代表明确对象的实体，这些对象通过一个事件链接，而该事件可能不那么明确地由另一个实体表示。”。

SQLServer 3 2024-07-12