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数据挖掘教程PPT学习教案.pptx
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数据挖掘教程PPT学习教案.pptx
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会计学
1
数据挖掘教程
定义
:
关联分析(
associatio
n
analys
is
)
关联分析用于发现隐
藏在大型
数据集中的令人感兴
趣的联系,
所发现的模式通常用
关联规则
或频繁项集的形式表
示。
关联
分析可
以
应用于
生物信息
学、
医疗诊
断、
网页
挖掘、
科
学数
据分析
等
Rules Discovered:
{Diaper} -
-> {Beer}
第
1
页
/
共
93
页
TID
Items
1
Bread, Milk
2
Bread, Diaper, Beer, Eggs
3
Milk, Diaper, Beer, Coke
4
Bread, Milk, Diaper, Beer
5
Bread, Milk, Diaper, Coke
定义
:
频繁项集(
F
requent
Itemset
)
项集(
Itemset
)
包含
0
个或多个项的集
合
例子
:
{Milk, Bread,
Diaper}
k
-
项集
如果一个项
集包含
k
个项
支持度计数
(
Supp
ort cou
nt
)
(
)
包含特定项
集的事务
个数
例如:
({Milk,
Bread,Diaper}
) = 2
支持度(
Support
)
包含项集的
事务数与
总事务数的比
值
例如:
s({Milk, Bre
ad,
Diaper}) = 2/5
频繁项集(
Frequ
en
t Itemset
)
满足最小支
持度阈值
(
minsu
p
)的所有项
集
第
2
页
/
共
93
页
TID
Items
1
Bread, Milk
2
Bread, Diaper, Beer, Eggs
3
Milk, Diaper, Beer, Coke
4
Bread, Milk, Diaper, Beer
5
Bread, Milk, Diaper, Coke
定义
:
关联规则
(
Associat
ion Rule
)
Example:
关联规则
–
关联规则是形如
X
Y
的蕴含表
达式
,
其中
X
和
Y
是不相交的
项集
–
例子
:
{Milk,
Diaper}
{Beer}
关联规则的强度
–
支持度
Su
ppor
t (s)
确定项集的频繁程度
–
置信度
Co
nfiden
ce (c
)
确定
Y
在包含
X
的事
务中出现的频繁程度
第
3
页
/
共
93
页
B
ee
r
}
D
i
aper
,
M
i
l
k
{
4
.
0
5
2
|
T
|
)
Bee
r
Diaper
,
,
Milk
(
s
67
.
0
3
2
)
Diape
r
,
Milk
(
)
B
eer
Diape
r
,
Milk,
(
c
TID
Items
1
Bread, Milk
2
Bread, Di
aper, Beer, Eggs
3
Milk, D
iaper, Beer, Cok
e
4
Bread, Milk
, Diaper, Beer
5
Bread, Milk
, Diaper, Coke
关联规则挖掘问题
关联规则挖掘问题:
给定事务的集合
T
,
关
联规则发现是指找出
支持度大于等于
minsup
并且置信度大于等
于
minconf
的
所有规则
,
minsup
和
minconf
是对应的
支持度和置信度阈值
挖掘关联规则的一种
原始方法是:
Br
ute-
force appr
oach:
计算每个可能
规则的支持度
和置信度
这种方法计算
代价过高,因
为可以从数据集
提
取的规则的数
量达指数级
从包含
d
个项的数据集提取的
可能规则的
总数
R
=
3
d
-
2
d
+
1
+
1
,如
果
d
等于
6
,则
R
=
60
2
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