关联分析与数据挖掘：处理分类和连续属性

"本文主要探讨了如何利用关联分析这一数据挖掘技术来挖掘负模式，并针对处理分类属性和连续属性提出了具体的方法。关联分析是通过发现事务数据中的频繁项集和规则来找出项之间的有趣关系。文章提到了Apriori算法在负模式挖掘中的应用，并指出在处理对称二元变量时，可以通过负项增广进行二元化处理。" 关联分析是一种常见的数据分析方法，它旨在从大规模事务数据中寻找有趣的关联规则。在本文中，负模式的挖掘技术被介绍，这是一种处理二元变量的新方法。通过对每个项视作对称的二元变量，事务数据可以被转换，使得负项集也能被发现。Apriori算法在这种情况下被提及，它是一种经典的挖掘频繁项集的算法，可以用来找出所有可能的规则。 对于处理分类属性，文章强调了需要将这些属性转换为项，以便于现有的关联规则挖掘算法使用。例如，一个标称属性如文化程度可以被转换为多个二元项，如“文化程度=大学”，“文化程度=研究生”，“文化程度=高中”。同时，对称二元属性如性别可以转换成“性别=男”和“性别=女”的形式。然而，处理分类属性时会遇到几个挑战： 1. 对于频率较低的属性值，如特定的州名，可能无法成为频繁模式的一部分。解决方案是将属性值归类，形成少数类别，如将州名替换为大区。 2. 高频率的属性值可能导致大量冗余模式。例如，若大部分人都有家庭计算机，那么涉及此属性的模式可能会过于普遍。解决这个问题需要特殊的技术处理高支持度的数据。 3. 处理二元化后的数据可能导致计算时间增加，尤其是新创建的项变得频繁。为此，应避免创建包含同一属性多个值的候选项集，以减少计算负担。 对于连续属性，如年龄、收入等，关联分析同样能揭示其内在联系。然而，处理连续属性需要特殊的处理方法，可能涉及到离散化策略，以便将连续数值转化为可挖掘的离散项。例如，可以将收入分成不同的区间，或者根据某个阈值划分用户的行为模式。 关联分析提供了洞察数据中隐藏模式的强大工具，而负模式挖掘和对分类属性及连续属性的有效处理是确保分析结果准确性和效率的关键步骤。通过合理的数据转换和适当的数据预处理，可以揭示出有价值的信息，帮助决策者理解并利用这些模式。