条件关联规则挖掘规则冗余去除

条件关联规则挖掘中，规则冗余是指在挖掘出的规则中，存在一些规则与其他规则重复或者包含关系较强，这些规则对于挖掘结果的贡献较小，需要进行去除。常用的方法包括基于支持度和置信度的剪枝方法、基于规则覆盖率的剪枝方法、基于规则相似度的剪枝方法等。

相关问题

低维表示与高维表示介绍，有何作用及关联

低维表示和高维表示是用于描述数据的两种不同的表示方法。高维表示通常是指数据集的原始表示，每个数据点都由大量的特征组成，这些特征可以是数值型或离散型的。低维表示则是将高维数据降维到一个较小的空间中，通常只包含少量的特征。低维表示可以通过各种降维算法来实现，如主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）等。

在机器学习和深度学习中，低维表示通常具有以下几种作用：

1. 去除冗余信息：高维数据中可能会存在许多冗余的信息，这些信息不仅会降低算法的效率，还会增加算法的复杂度。通过降维可以去除这些冗余信息，从而提高算法的效率和准确性。

2. 可视化：高维数据往往难以可视化，而低维数据则可以方便地在二维或三维空间中展示。通过低维表示，我们可以更容易地观察数据的结构和分布情况，从而更好地理解数据。

3. 特征提取：在深度学习中，低维表示可以作为特征提取器，从而提高模型的性能。通过将数据降维到低维空间，我们可以提取出更具有代表性的特征，这些特征可以作为深度学习模型的输入。

低维表示和高维表示之间存在着密切的关联。通过降维算法，我们可以将高维数据映射到低维空间中，从而保留了数据的一部分重要信息。在许多机器学习和深度学习任务中，我们可以使用低维表示来代替高维数据，从而提高算法的效率和准确性。同时，在许多深度学习模型中，低维表示也可以作为输入，用于提取更具有代表性的特征。

什么是数据清洗 什么是数据分析

数据清洗（Data Cleansing）是指对原始数据进行处理和修复，以去除数据中的错误、冗余、不完整或不一致的部分，从而提高数据的质量和准确性。数据清洗的目的是使数据更加可靠和可用，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。

数据清洗的具体步骤包括：

1. 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或插值等方式来处理缺失值，使得数据集中没有缺失的数据。

2. 异常值处理：处理数据中的异常值，可以通过剔除、替换或平滑等方式来处理异常值，以减少异常值对数据分析结果的影响。

3. 数据格式转换：对数据进行格式转换，如字符串转换为数值型、日期格式转换等，以便进行后续的计算和分析。

4. 数据去重：对数据中的重复记录进行去重，以避免重复计算和分析。

5. 数据验证和纠错：对数据进行验证和纠错，确保数据的准确性和一致性。

数据分析（Data Analysis）是指对收集到的数据进行解释、整理、处理和模式识别等操作，以提取有价值的信息、发现规律和做出决策。数据分析可以帮助我们理解数据的含义、发现数据中的关联性和趋势，并从中得出结论和洞察。

数据分析的具体方法和技术包括统计分析、数据挖掘、机器学习、可视化等。通过对数据进行分析，可以获得对业务问题的深入理解、预测未来趋势、优化决策和提高业务绩效的能力。数据分析在各个领域都有广泛的应用，如市场调研、金融风控、医疗诊断等。