数据挖掘关联规则挖掘理论和算法
时间: 2023-12-10 08:35:28 浏览: 146
数据挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术,用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指在数据集中经常出现在一起的一组项,而关联规则是指两个或多个项之间的关系。关联规则通常采用“如果...那么...”的形式表示,例如“如果顾客购买了牛奶和面包,那么他们也可能购买黄油”。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-growth、Eclat和ORAR等。Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法,它通过迭代的方式生成候选项集,并使用剪枝技术来减少候选项集的数量。FP-growth算法是一种基于树结构的挖掘算法,它通过构建一棵FP树来发现频繁项集。Eclat算法是一种基于垂直数据格式的挖掘算法,它通过交换和合并项集来发现频繁项集。ORAR算法是一种基于关联规则的挖掘算法,它通过对关联规则进行排序和过滤来发现有用的规则。
对于给定的数据集,关联规则挖掘算法通常包括以下步骤:
1. 数据预处理:包括数据清洗、数据变换和数据规约等步骤。
2. 频繁项集挖掘:使用Apriori、FP-growth、Eclat等算法来发现频繁项集。
3. 关联规则生成:对于每个频繁项集,生成所有可能的关联规则。
4. 关联规则评估:使用支持度、置信度、提升度等指标来评估关联规则的质量。
5. 关联规则筛选:根据指定的阈值来筛选出有用的关联规则。
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