数据挖掘中的关联分析方法

本文介绍了数据挖掘中的关联分析方法,重点阐述了支持度和置信度的概念,以及如何通过Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则。内容包括布尔关联规则、事务数据库挖掘、多维关联规则的挖掘策略,如静态离散化、动态离散化和基于距离的关联规则。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

关联规则是揭示事物之间的某种联系,支持度与置信总是伴随着关联规则存在,是对关联规则的必要补充。


支持度和置信度


例子:购买计算机的客户趋向于购买财务管理软件的关联规则表示:

    

计算机=>财务管理软件【support=2%,confidence = 60%】

支持度:表示有2%的用户同时购买了计算机和财务管理软件;

置信度:表示购买计算机顾客中的60%购买了财务管理软件;

项集:项的集合{计算机,财务管理软件}=2-项集;

项集的频率、支持计数:包含项集的事物数;

频繁项集满足最小支持度的项集。


关联规则的挖掘分为两个步骤

1.找出所有频繁项集:至少和预定义的最小支持计数一样的频繁性;

2.由频繁项集产生强关联规则:规则必须满足最小支持度和最小置信度。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值