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超市事务数据库挖掘关联规则的设计
超市事务数据库挖掘关联规则的设计
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一篇不错的论文,很有参考的价值! 欢迎 大家来下载!完全免费!
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超市关联规则数据集.rar
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关联规则商品销售数据集,描述一个商店的商品销售记录,用于数据挖掘与机器学习。
关联规则数据
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适用于关联规则挖掘的数据: basket.arff basket.txt nomalBaskey.arff retail.arff retail.txt
数据挖掘中关联规则的研究与应用
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基于粗糙集理论的数据挖掘中关联规则的研究与应用
数据挖掘关联规则分析数据集
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这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集,数据量在10万左右,适用于关联规则分析。
数据挖掘关联规则的数据集和代码
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使用两种算法来进行数据挖掘关联规则的分析,第一个是使用python自带的库函数,根据顾客实际购买行为数据(值为1表示购买了该种商品;值为0表示未购买该种商品),分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时,是否存在购买行为上的关联,第二个是使用自定义算法来判断关联性并给出频繁项集。
关联规则算法数据集.xlsx
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关联规则商品销售数据集,描述一个商店的商品销售记录,用于数据挖掘与机器学习。
某超市八月份的购物篮数据集
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整理了我一个星期,终于搞出来了,某超市八月份的销售购物篮数据集,其中第一列是小票号+柜员机号+收银员号,其他的是一些物品分类的项目,可以用于clementine的关联分析。但是因为分类比较大,所以无法挖掘出排斥商品的关联规则。
Groceries数据集
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该数据集是开源软件RGui里arules软件包中的Groceries数据集,记录了某个杂货店一个月的真实交易记录。具体是9835行,169列,即9835条消费记录、169个不同商品,可用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁集的挖掘和关联分析。
简单关联规则对成人数据集分类
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从UCI数据网站中选择成人数据库(adult),数据是从美国人口普查局数据库中提取的。这里选取一年的收入大于50k的成人数据,选取8个属性变量分别为工作环境、教育、婚姻状况、职业、关系、种族和性别,均为类别变量,如职业可为[Tech-support,Craft-repair,Other-service,Sales,Exec-managerial, Prof-specialty, Handlers-
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从大数据库中挖掘关联规则
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还在四处寻找有关于从大数据库中挖掘关联规则吗?整理发布的这一款从大数据库中挖掘关联规则定...该文档为从大数据库中挖掘关联规则,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
大型数据库中的关联规则挖掘
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较为详细的介绍了数据库中的关联规则挖掘,对大家学习关联规则挖掘有很大帮助
T10I4D100K 关联规则数据集
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用于测试关联规则的数据集,10个事务,4个项目,共10万条数据
数据挖掘之关联分析-数据集
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大家觉得不错的话,可以给博客点个赞 数据挖掘之关联分析-数据集 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系,而关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
Apriori关联性分析python实现(含数据集)
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Apriori关联性分析python实现(含数据集),结构清晰易懂
在大型数据库中挖掘关联规则
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基于约束的关联挖掘,数据挖掘中常用的几种约束:知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束、兴趣度约束等。
基于包含度的事务数据库关联规则挖掘 (2004年)
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通过包含度刻画了关联规则信任度概念及讨论了它与Rough set精度的关系,特别地通过包含度的性质推导了信任度的增量计算.
基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法
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通过对Ap riori算法挖掘过程的深入分析, 提出一种改进的关联规则挖掘算法———基于事 务相似矩阵的关联规则挖掘算法(ARBSM) : 在压缩事务布尔矩阵的基础上构建一个事务相似矩 阵, 直接查找高阶K2项频繁集, 有效解决了Ap riori算法逐层搜索的迭代产生频繁项集的瓶颈问 题。测试结果表明, ARBSM算法可以高效地挖掘潜在的强关联规则。
基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法 (2008年)
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通过对 Apriori算法挖掘过程的深入分析,提出一种改进的关联规则挖掘算法———基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法 ( ARBSM) :在压缩事务布尔矩阵的基础上构建一个事务相似矩阵,直接查找高阶 K-项频繁集,有效解决了 Apriori算法逐层搜索的迭代产生频繁项集的瓶颈问题。测试结果表明, ARBSM算法可以高效地挖掘潜在的强关联规则。
一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法 (2011年)
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现有算法实现了事务内到事务间最大频繁项目集的转换,能够直接发现不同用户之间的关联关系。但在处理较大的事务数据库时,由于是在原数据库基础上进行关联分析,产生了大量的虚假规则。针对上述问题提出一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法,利用聚类分析将初始的复杂的数据集进行约简,去掉冗余数据,缩小数据集,避免了多次扫描数据库和大量的虚假规则的产生。实验结果表明该方法比单独使用事务间的关联规则方法具有更高的
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地理信息关联规则挖掘算法的设计与应用
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这是个有关数据挖掘关联规则算法的论文。并且对地理信息的设计与实现做了详细的讲述。
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