基于关联规则的分类（一）：频繁项集挖掘的介绍与实现

最新推荐文章于 2023-12-26 01:56:24 发布

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关联规则挖掘：频繁项集挖掘算法

kkchenjj的博客

07-14

1589

关联规则挖掘和频繁项集挖掘算法在多个领域展现出广泛的应用前景，未来的研究将更加注重算法的优化、实时处理能力、分布式计算能力以及对复杂关联模式和多维度信息的挖掘。随着技术的不断进步，这些算法将能够更好地服务于大数据分析的需求，为决策提供更精准、更全面的数据支持。

基于关联规则的分类算法（CBA） | 项集、频繁项集、关联规则 | arulesCBA库

数据挖掘 | 机器学习 | 深度学习

07-27

1988

基于关联规则的分类算法（CBA） | 项集、频繁项集、关联规则 | arulesCBA库

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基于频繁项集的文本聚类（一）

旅途

07-07

1633

文本聚类方法可用于构造大量文本集或超文本。然鹅，众所周知的文本聚类方法不能真的解决特殊的文本聚类问题：数据的高维度、数据库的大规模、聚簇描述的可理解性。这篇文章中，我们介绍了一种新的方法，该方法用频繁项集来进行文本聚类。这种频繁项集能通过关联规则挖掘算法高效的发现。为了基于频繁项集进行聚类，我们测量频繁集相对于支持文档集的相互重叠部分，提出了两种基于频繁项集的文本聚类算法：用于平面聚类的FTC和用于层次聚类的HFTC。

论文研究-基于频繁项集筛选策略的关联规则挖掘算法 .pdf

08-21

基于频繁项集筛选策略的关联规则挖掘算法，佘名高，陈礼军，在FP增长算法(FP-growth)和划分(Partition)算法的基础上提出了一种基于频繁项集筛选策略的关联规则挖掘的改进算法。提高了FP-growth算法的可

频繁项集实际应用之分类到分类的交叉推荐

最新发布

07-09

在数据挖掘领域，关联规则学习是一种用于挖掘数据库中项集之间有趣关系的方法，而Apriori算法是其中的经典代表。本文将深入探讨Apriori算法及其在MATLAB中的实现，涵盖频繁项集的生成和关联规则的发现。理解Apriori...

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基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法

01-12

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,...

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深入探索：数据集关联规则挖掘技术与Python实现

11-04

关联规则挖掘技术是数据科学领域内一项关键的数据分析方法，主要用于揭示数据集中不同项之间的有趣联系，尤其针对变量间的频繁模式和关联性进行研究。这类技术在市场篮子分析、推荐系统和异常检测等领域都有广泛的...

美国PMI的项目集定义与项目集管理标准

07-04

美国PMI的项目集定义与项目集管理标准,多项目或项目群的管理是对多个项目由一人或一组人负责管理，对项目集中监控的管理模式。一个企业对进行中的项目集中管理，PMI的“组织级项目管理（Organizational Project Management, OPM）”是如何组织企业本身的知识、技能、工具、技术等方面的资源透过项目的实施达到高效的企业管理目的。

基于关联规则的分类算法

baidu_15113429的博客

04-11

1万+

自1993年Agrawal提出数据库中的关联规则挖掘后，关联规则挖掘算法及应用得到迅速发展。关联规则的功能不再局限于概念描述。1997年，Ali等人提出了使用分类关联规则进行部分分类的思想，但他们当时认为关联规则在分类预测问题上很难取得重大的进展。在1998年纽约举行的数据库知识发现国际会议上，新加坡国立大学的Liu等人提出了基于分类关联规则的关联分类算法CBA，从此揭开了关联分类的序幕。与传统

三、关联规则挖掘理论和算法

qz的博客

10-04

2146

一、基本概念与解决方法 1. 事务数据库交易数据库又称事务数据库，尽管它们英文名词一样，但事务数据库更具有普遍性。一个事务数据库中的关联规则挖掘可以描述如下：设 I = { i1,2,i3...,im}是一个项目集合，事务数据库D ={t1,t2,...tn}是由一系列具有唯一标识的TID事务组成。每一个事务ti(i =1,2,...,n)都对应I上的一个子集。 2. 定义定义3.1：支持度（集合在 I 中出现的次数）定义3.2：频繁项目集对于项目集I，在事务数据库D中所有满

数据挖掘常用技术 关联规则

striker的专栏

03-14

1762

关联规则1.什么是关联规则　　在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。　　在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的

关联规则挖掘：从大数据中挖掘价值

AI天才研究院

12-26

784

1.背景介绍 关联规则挖掘(Association Rule Mining, ARM)是一种常用的数据挖掘技术，它可以从大量数据中发现隐藏的关联规则。关联规则挖掘的主要应用场景包括市场竞争分析、购物篮分析、推荐系统等。在这篇文章中，我们将深入探讨关联规则挖掘的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型。 2. 核心概念与联系 关联规则挖掘的核心概念包括项集(Itemset)、支持度(Sup...

让学习成为一种习惯 ( 韩曙亮の技术博客 )

11-13

3147

一、 关联规则挖掘简介、二、数据集与事物 ( Transaction ) 概念、三、项 ( Item ) 概念、四、项集 ( Item Set ) 概念、五、频繁项集、六、数据集、事物、项、项集合、项集示例、

关联规则+聚类分析+分类算法(数据挖掘)

ros275229的博客

12-21

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经典案例 : 尿布与啤酒的故事；

频繁项集挖掘以及关联规则的基本概念

qq_39872456的博客

02-11

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一.几个基本概念 1.支持度计数：即包含含特定项集的事务个数。 2.支持度：计算方式：对于关联规则X–>Y，s=support(X∪Y）/N，其中，N为事务的个数，support(X∪Y)为项集{X，Y}的支持度计数。 3.置信度：对于关联规则X–>Y，c=support(X∪Y）/support(X)。 4.为什么要使用支持度和置信度？支持度：是一种重要度量，因为支持度很低的规则可能只是偶然出现。因此，支持度通常用来删去那些毫无意义的规则。置信度：对于给定的规则X–>Y,置信度越高

Matlab实现Apriori算法：挖掘频繁项集与关联规则

标题：“Apriori 频繁项集与关联规则算法的Matlab实现” 知识点详细说明： 1. Apriori算法基本概念： Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，由Agrawal和Srikant于1994年提出。它主要用来在给定的交易...