强关联规则

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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。
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。
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%]
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。
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。
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。
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。
关联规则挖掘——Sequential Patterns
关联规则挖掘和顺序模式挖掘,欢迎深入了解!
关联规则思维导图
关联规则思维导图
关联规则挖掘示例解析
以关联规则 A  C 为例,深入解读其支持度和置信度: 支持度 (Support): 衡量规则 A  C 在所有交易中出现的频率。 计算公式:support(A  C) = support({A, C}) = 50% 解读:意味着在所有交易中,同时包含 A 和 C 的交易占 50%。 置信度 (Confidence): 衡量在包含 A 的交易中,也包含 C 的交易的比例。 计算公式:confidence(A  C) = support({A, C}) / support({A}) = 66.6% 解读:意味着在所有包含 A 的交易中,有 66.6% 的交易也包含 C。 Apriori 算法原理: Apriori 算法基于一个关键思想:如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也一定是频繁的。 示例应用: 最小支持度: 50% 最小置信度: 50%