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Travel_Pattern_using_Unsupervised_machine_learning_on_R:目的是部署协会规...
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2021-05-22
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使用无监督机器学习(R)的旅行模式 关联规则挖掘(Apriori) 概括 当前的研究显示了根据印度旅行者的专业选择的目的地与使用APRIORI算法的签证待遇之间的关联。 在本研究中,关联规则挖掘已在两个软件R 3.6.1中实现,其最低支持率为5%,置信度为80%。 获得了与专业和签证类型相对应的主要目的地。 结果发现,前往阿联酋旅行的大多数个人都是具有劳工签证的职业。 作为学生的印度旅行者更喜欢英国作为他们的教育目的地,而IT工作者则可能以IT工作签证去美国。 在以商务签证旅行的银行家中,爱尔兰是著名的,而在国防服务业的旅行者中,法国是著名的旅游目的地。 R降价报告可在找到。 使用数据 是从国际计算机科学与信息技术杂志的Rani等人的研究论文“发现护照数据分析中的出行方式中的关联规则挖掘”中获得的。 在R中进行关联规则挖掘(使用APRIORI算法)之前,将获得的数据转换为“交易数据”,其
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Travel_Pattern_using_Unsupervised_machine_learning_on_R-master.zip (7个子文件)
Travel_Pattern_using_Unsupervised_machine_learning_on_R-master
docs
index.html 793KB
travel_pattern_unsupervised_machine_learning.Rproj 209B
travel_pattern_unsupervised_machine_learning.html 629KB
.gitignore 570B
travel_pattern_unsupervised_machine_learning.Rmd 4KB
Travel_Pattern_R.xlsx 268KB
README.md 2KB
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三渔
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