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挖掘频繁模式、关联和相关什么是频繁模式分析?频繁模式挖掘的重要性购物篮分析关联规则:基本概念规则度量:支持度和置信度基本概念——示例频繁项集关联规则挖掘的两步过程闭频繁项集和极大频繁项集关联规则挖掘分类(1)关联规则挖掘分类(2)关联规则挖掘分类(3)关联规则挖掘分类(4)由事务数据库挖掘单维布尔关联规则Apriori算法(1)Apriori算法(2)Apriori算法步骤Apriori算法——示例使用Apiori性质由L2产生C3由频繁项集产生关联规则提高Apriori算法的有效性(1)提高Apriori算法的有效性(2)提高Apriori算法的有效性(3)不产生候选频繁项集的算法——FP树从数据库构建一个FP树FP树的构建(第二次扫描数据库)FP树结构的好处FP树挖掘FP树挖掘——从FP树到条件模式基FP树挖掘——构建条件FP树多层关联规则(1)多层关联规则(2)挖掘多层关联规则的方法多层关联——一致支持度多层关联——递减支持度多层关联——基于分组的支持度检查冗余的多层关联规则多维关联规则——概念挖掘多维关联规则的技术多维关联规则挖掘——使用量化属性的静态离散化多维关联规则挖掘——挖掘量化关联规则(1)多维关联规则挖掘——挖掘量化关联规则(2)关联规则聚类系统(ARCS)(1)关联规则聚类系统(ARCS)(2)ARCS的局限性关联规则的兴趣度度量对强关联规则的批评(1)对强关联规则的批评(2)由关联分析到相关分析基于约束的关联挖掘关联规则的元规则制导挖掘(1)关联规则的元规则制导挖掘(2)挖掘过程中使用的规则约束反单调的和单调的约束简洁性约束可转变的和不可转变的约束