clementine中Apriori参数解读Maximum number of antecedents

最新推荐文章于 2024-08-06 14:29:43 发布

Kensin_

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分类专栏：杂七杂八文章标签：数据挖掘 Apriori clementine

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaohaigary/article/details/103012215

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在Clementine中使用Apriori算法进行数据挖掘时，老师预设了参数，包括最小先行支持度7%，最小置信度45%，最大前置项数4。最小先行支持度决定频繁项集的选择，最小置信度用于筛选强关联规则，最大前置项数限制关联规则中前置项的数量，以控制算法运行速度。

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数据挖掘课后作业需要用到这个软件，老师将基本参数设置好了，但是具体各项是什么意思呢？

下面是老师预设的参数，

Run Apriori on “transaction” data set. Set the “Type” of “COD” as “Typeless”, set the “direction” of all the other 20 categories as “Both”, set their “Type” as “Flag”. Set “Minimum antecedent support” to be 7%, “Minimum confidence” to be 45%, and “Maximum number of antecedents” to be 4 in the modeling node (Apriori node). In general you should explore by trying different values of these parameters to see what type of rules you get.

下面进行挨个解释，