基于关联规则数据挖掘算法对比分析（源码+文档+开题报告）.zip

摘要：数据挖掘技术在当今需要存储、处理、计算大量数据与信息的社会中有非常重要的作用。数据挖掘出现之前，海量的数据只是被简单的存储，不能对隐含在其中的信息进行分析、利用与创造价值，数据挖掘由此出现。数据挖掘是新兴且前沿的技术，是信息领域和数据库领域热点之一。数据挖掘技术的快速发展，出现了适合各领域需求各异的多种不同的分析方法与算法。算法是分析方法的具体实现，首先详细介绍了基于关联规则分析的Apriori算法、FP-growth 算法和Eclat算法，并通过对比这些算法在不同数据集的运行结果，分析了算法各自的优缺点及其适用领域，同时探讨了各个算法的优势互补、有机结合以弥补单独算法不足的可能性。 关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori算法；FP-growth算法；Eclat算法