分类关联规则

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分类数量关联规则的处理方法
10.8.2 数量关联规则的分类 根据数值属性的处理方式进行分类 (1) 数值属性的静态离散化 (2) 数值属性的动态离散化 (3) 基于特定的技术进行数值属性的离散化
基于规则的数据集分类方法优化规则关联分类的创新应用
基于规则的分类方法称为关联分类(AC),通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则,并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联:支持和置信度。当前的AC算法中,每次将规则插入分类器时,相应的训练数据会被丢弃,但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度,影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器,因此需要改进支持和置信度的计算方法。
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。
数据挖掘中分类属性与量化属性的关联规则分析
在数据挖掘中,分类属性与量化属性的关联规则分析是一项重要工作。分类属性(Categorical Attribute)和量化属性(Quantitative Attribute)的关联性研究,可以帮助揭示数据中的潜在模式和趋势,为决策提供支持。
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。