WEKA关联规则挖掘算法详解与参数设置

"关联规则挖掘算法运行信息-web数据挖掘实验ppt" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，用于发现数据集中项集之间的有趣关系。在这个web数据挖掘实验中，我们关注的是使用Weka这一强大的开源数据挖掘工具进行关联规则挖掘。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的，它提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估方法，包括交互式可视化界面和算法比较环境。 在实验中，具体使用的关联规则挖掘算法是Apriori，这是一种经典的算法，适用于发现频繁项集并生成关联规则。Apriori算法的运行信息如下： - `-I` 参数表示输出项集，如果设置为`false`，则不输出项集，但在这个实例中，它被设置为`true`，所以会显示挖掘出的项集。 - `-N 10` 设置了规则的数量限制为10条，这意味着算法将寻找前10个最重要的关联规则。 - `-T 0` 表明选择了置信度作为度量单位。置信度是关联规则强度的一个标准，表示在已知前件的情况下，后件发生的概率。 - `-C 0.9` 是设置的度量最小值，即挖掘出的规则的置信度至少需要达到0.9。 - `-D 0.05` 是递减迭代值，可能与算法的停止条件有关，当支持度或置信度的改变小于这个值时，算法可能停止搜索。 - `-U 1.0` 定义了最小支持度的上界，意味着所有考虑的项集的支持度不能超过1.0。 - `-M 0.5` 是设置的最小支持度下界，低于这个值的项集将不会被考虑为频繁项集。 - `-S -1.0` 可能指的是重要性度量，但在这里设置为负值可能意味着没有特别设置。 - `-c -1` 指定了类索引，通常在分类问题中使用，但在关联规则挖掘中可能不适用，这里可能表示没有指定特定的类。 Weka提供了多种数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则、属性选择和数据可视化。实验者可以通过知识流界面（Knowledge Flow interface）或命令行界面来操作这些任务。在"Explorer"环境中，用户可以进行数据预处理、分类、聚类、关联分析等操作。例如，"Associate"面板用于关联规则挖掘，而"Preprocess"面板则用于对数据进行清洗、转换等预处理步骤。 关联规则挖掘的结果可以帮助业务分析师理解不同产品、服务或者事件之间的关联性，从而做出更明智的决策，例如在零售业中发现商品的购买模式，或者在市场营销中识别潜在的客户群体。在本实验中，Weka的使用展示了如何利用这种强大的工具来揭示隐藏在大量数据中的模式和关联。