最小支持度

设定最小支持度阈值为2。以下为各交易号及其项集合： T100: I1, I2, I5 T200: I2, I4 T300: I2, I3 T400: I1, I2, I4 T500: I1, I3 T600: I2, I3 T700: I1, I3 T800: I1, I2, I3, I5 T900: I1, I2, I3 通过这些数据，可以在挖掘分析中找出频繁项集并计算各项集的支持度，进而有效支持关联规则生成。

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。

在数据挖掘领域，支持度递减是一个重要的概念。它指的是随着数据集中项目集的大小增加，支持度递减的规则开始显现。这一现象揭示了在大数据背景下关联规则的变化模式。

这是一篇讲解MATLAB在最小二乘支持向量机(LS-SVM)上的应用的文章，对于计算机仿真领域非常有帮助！通过，读者可以学习如何在MATLAB环境下实现最小二乘支持向量机模型，并应用于数据分类和回归问题，深入理解其基本原理和实现过程。

通过扫描数据库D，统计每个候选项出现的次数，得到项集支持度计数C1如下： | 项集 | 支持度 ||---|---|| {I1} | 6 || {I2} | 7 || {I3} | 6 || {I4} | 2 || {I5} | 2 |

本程序使用灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM），能够进行高效的数据预测。如果不希望修改代码，输入的数据需按示范数据（data）排列方式进行排列。行为指标集包括u11到u53，列为数据集。此代码适用于股价预测、电力预测、交通流量预测、风险预测、价格预测等应用场景。请注意，代码可能存在不完善之处，您可以根据需求进行修改。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个Matlab仿真领域。

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简便实用方法，广泛应用于各个领域。提出了一种基于部分支持度树的关联规则增量更新算法，专为数据库新增数据时最小支持度不变的情况设计。该算法充分利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树，显著提升了性能。新算法仅需一次数据库部分扫描即可完成更新，进一步提高了效率。实验结果验证了该算法在关联规则更新问题上的有效性和挖掘效率的提升。

电力业务网络切片实例的运行监控由公网运营商通过可视化界面或API接口开放网络切片运行相关信息给电网企业，以便实时监控管理不同类型和业务的多个网络切片实例。监控内容包括核心网的CPU和内存使用情况，接入网的频谱资源利用率等关键性能指标，以及切片在线用户数、时延、速率等业务关键性能指标，同时提供切片运行异常告警和诊断信息。电力业务通信管理支撑平台总体架构分为数据采集与控制层、平台层、管理应用层及横向接口四个层次。数据采集与控制层通过RestFul接口与运营商网络能力开放平台对接，或直接从无线终端采集状态数据，实现对多个运营商网络终端的观察和控制。平台层提供API接口为上层应用提供数据存储、流量引擎、负载均衡等服务，支持上层应用快速上线。应用层包括终端管理、业务管理、切片管理、统计分析及其他高级应用，通过API接口调用平台层服务实现业务灵活上线和终端远程管理。横向接口层提供RestFul、Http、FTP等接口适配传统电力各类业务系统。未来电力业务通信管理支撑平台将通过5G网络能力开放和切片技术为电网企业提供更灵活的网络切片服务管理能力。

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。