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【课程简介】 本课程适合所有需要学习数据仓库与数据挖掘知识的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85869151 【全部课程列表】 数据仓库与数据挖掘教程 第1章 数据仓库的概念与体系结构 共51页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第2章 数据 共56页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第3章 数据存储 共56页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第4章 OLAP与数据立方体 共44页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第5章 数据挖掘基础 共46页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第6章 关联挖掘 共30页.pptx 数据仓库与数据挖掘教程 第7章 聚类分析 共78页.pptx
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第六章 关联挖掘
第 6 章 关联规则
6.1 关联规则的概念和分类
6.2 Apriori 算法
6.2.1 Apriori 算法概述
6.2.2 Apriori 算法的性质与步骤
6.3 FP-growth 算法
6.3.1 FP-growth 算法概述
6.3.2 FP-tree 的建立
6.4 挖掘算法的进阶算法
6.4.1 Uspan :高效用序列模式挖掘算法
关联规则的概念和分类
01
主要应用领域:从商业交易记录中发现
数据关联关系,用于商家决策。
尿布和啤酒
电脑和鼠标键盘
牛奶和面包
5.1.1 、关联规则的例子
6.1.2 、关联规则的概念
关联规则于 1993 年由 Agrawal 提出。
人们通过发现关联规则,可以从一件事情的发生,来推测另外
一件事情的发生,从而更好地了解和掌握事物的发展规律等
等,这就是寻找关联规则的基本意义。
关联规则就是有关联的规则,形式是这样定义的:两个不相交
的非空集合 X 、 Y ,如果有 XY ,就说 XY 是一条关联规则。
之前的例子表明,啤酒和尿布频繁的被顾客同时购买。 { 啤
酒 }{ 尿布 } 就是一条关联规则。这类信息形如 if-then 的语
句形式。与逻辑 if-then 规则不同,关联规则本质上是概率规
则。
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