下载此文档

数据挖掘中关联规则的研究与应用的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【数据挖掘中关联规则的研究与应用的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘中关联规则的研究与应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘中关联规则的研究与应用的综述报告关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要技术,在商业、社交网络、医疗、教育等领域都有广泛的应用。本文将综述关联规则挖掘的研究与应用,包括关联规则的定义、挖掘算法及应用案例。一、关联规则的定义关联规则是指在一个大的数据集中,发现频繁出现的数据关联项,通常使用“如果…那么…”的形式来描述,如:-如果顾客购买了牛奶,那么他们更有可能购买面包。-如果用户通过搜索引擎搜索了“数据挖掘”,那么他们可能也会关注“机器学****在上述例子中,“牛奶”和“面包”、“数据挖掘”和“机器学****就是一组关联项。关联规则挖掘的目标就是在包含大量交易记录的数据集中,寻找隐藏在其中的关联规则。二、关联规则的挖掘算法关联规则挖掘的算法包括Apriori、FP-Growth、Eclat等。其中,Apriori是最早也是最流行的算法。下面我们将着重介绍Apriori算法。Apriori算法是由Agrawal和Srikant在1994年提出的,其基本思想是:如果一个频繁项集的子集也是频繁的,那么可以将其剪枝。Apriori算法的流程如下:-1项集,-4,直至生成的频繁项集为空其中,最小支持度是由用户指定的一个阈值,用来筛选出频繁项集。在实际应用中,最小支持度一般设定为较小的值,以保证发现尽可能多的频繁项集。三、。通过分析购物篮中的商品组合,可以了解到哪些商品更容易一起购买,进而指导超市针对性地设置商品陈列。。通过挖掘用户在社交网络中的互动行为,可以发现用户之间的关系和兴趣,进而将其划分为不同的群体。,关联规则挖掘可以用于疾病诊断、治疗决策等方面。通过分析大量医疗数据,可以挖掘出疾病之间的关联规则,进而为医生提供指导。四、结论关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一,已经被广泛应用于商业、社交网络、医疗、教育等领域。关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth、Eclat等,其中Apriori算法是最常用的算法。在实际应用中,关联规则挖掘主要用于超市购物篮分析、社交网络中的群体发现、医疗数据分析等方面。

数据挖掘中关联规则的研究与应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-16