灰色关联分析

灰色关联分析MATLAB代码的计算方法参考文献包括王宁练的研究，探讨了冰川平衡线变化的主导气候因子。

灰色关联法的 MATLAB 封装，功能挺全，注释也清晰，用起来不费劲。适合建模比赛或者想搞数据的朋友，直接套用就行，节省不少时间。顺手整理了几个相关的学习资料，感兴趣的可以看看。

该方法结合实例学习和灰色理论技术，对缺失数据重复填补，直至结果满足要求。实验表明，其填补效果和效率优于KNN和均值替代法。

灰色关联度算法的基础代码可以在这里下载，适用于Matlab环境。灰色关联度分析是一种用于数据关联度分析的方法，通过模糊化处理实现数据之间的关联度量化。这份源码提供了实现灰色关联度分析的基本功能，适合需要进行数据关联分析的科研工作者和学生使用。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

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。

非频繁模式的关联算法，挺适合做冷门行为的挖掘。以前总关注那些“老是出现”的组合，像超市里牛奶和面包那种。但有时候，正是那些“不常见”的搭配，才更有意思。比如，一个用户平时啥都不买，突然买了防晒霜和登山杖，是不是藏着点故事？

数据挖掘里的关联，属于那种看起来有点复杂，但上手后就挺有意思的技术。尤其像用train.csv这种交易记录的数据集，拿来做市场篮子真的还蛮合适的。 Apriori 算法是比较经典的一种做法，逻辑上也不难理解。它主要是通过频繁项集来筛选出有关系的东西，比如“买了 A 的人也容易买 B”。嗯，说白了就是找出有意思的购物搭子组合。 数据预这块，别跳过，挺关键。像清洗数据、编码、转换这些步骤做得扎实，后面跑算法才能顺利。尤其是编码，不转成数值格式，多库都直接报错。 规则筛选时你可以根据支持度和置信度设个阈值，比如支持度低于 0.1 就别要了。规则多的时候还可以用可视化工具来过滤一下，图表或交叉表都还不

灰色预测模型，基于少量、不完整的信息构建数学模型，以此预测未来趋势。 在运用运筹学方法解决实际问题、制定发展战略和政策、进行重大决策时，科学预测不可或缺。 预测，是基于客观事物过去和现在的发展规律，借助科学方法对其未来发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学假设和判断的过程。

基本的关联操作教程，真的是做数据挖掘入门时蛮实用的一套资源。用的是WEKA的图形界面，整个流程比较直观，不用写一行代码也能跑出关联规则。Apriori 算法默认就集成在WEKA里了，点开Associate标签页就能直接用。参数设置那块，点“Choose”后还能看到每个参数的详细解释，操作起来挺顺的，不容易踩坑。比如用soybean.arff这个数据集，设置支持度下限为0.1，置信度为0.9，WEKA 会从100%的支持度往下试，直到找到 10 条符合要求的规则为止，这个逻辑蛮贴心的，省了不少调参时间。你要是对Apriori算法或者支持度/置信度不太熟，还可以顺手看下下面这几个扩展资料，讲得都还