规则提取

决策树分类方法具有其独特的优点，但也存在一定局限性。例如，由于训练数据集的规模巨大，生成的决策树可能过于复杂，难以理解且可读性较差。相比之下，直接提取IF-THEN规则并构建基于规则的分类器可能更易于理解，尤其是在决策树分支极为复杂时。

以北方某供水水库为例，研究了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System, AIRS）作为一种新兴的数据挖掘方法在水库供水调度规则提取中的应用。研究表明，AIRS提取的调度规则在分类精度上达到了86.1%，缺水指数为2.14（1014m6），优于传统的RBF方法。进一步分析了调度规则与训练、检验样本之间的距离分布，以及HVDM（Heterogeneous Value Difference Metric）距离测度方法对AIRS性能的影响。研究结果显示，HVDM方法能够融入调度决策的先验知识，使得AIRS提取的规则更符合训练和检验样本的空间分布特征。此外，研究还指出，规则的分类性能不仅与训练样本的空间分布有关，也与检验样本的空间分布密切相关。因此，通过追加近期调度资料可以进一步优化和更新提取的规则，以适应未来水文环境的变化。

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。

选择“排序规则设置”。

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。

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。

存储过程创建规则 存储过程中引用的对象必须预先存在。 禁止在存储过程中创建同名存储过程。 存储过程参数数量上限为 255 个。 存储过程无法执行以下语句：create procedure, rule, view。 存储过程创建文本长度不得超过 64kb。

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。