关联分析在分类与连续属性处理中的应用

"本文主要介绍了关联分析这一数据分析算法，包括如何处理分类属性和连续属性。关联分析主要应用于事务数据，通过发现物品或事件之间的有趣关系，如在超市购物中经典的尿布与啤酒的关联。文章提到了在处理分类属性时的策略，如将标称属性和对称二元属性转化为项，处理不频繁属性值，以及应对高频属性值导致的冗余模式问题。对于连续属性的挖掘，文章暗示了其能揭示数据的潜在结构，但没有详细展开。" 关联分析是一种统计方法，用于发现大规模事务数据中的隐藏模式，比如频繁项集和关联规则。在标题和描述中，关联分析的重点在于处理分类属性和连续属性。 1. **处理分类属性**： - 分类属性，如标称属性（如文化程度）和对称二元属性（如性别），需要转换为项以便于关联规则挖掘算法处理。例如，文化程度可以转换为三个二元项：文化程度=大学、文化程度=研究生、文化程度=高中。同样，性别可以转换为性别=男、性别=女。 - 在处理这类属性时，可能会遇到以下挑战： - 不频繁的属性值可能无法形成频繁模式，解决方案是将相似属性值归为一类。 - 高频属性值可能导致大量冗余模式，例如家庭计算机属性，可以通过特定技术处理具有宽支持度的数据。 - 处理转换后的项集可能导致计算时间增加，避免生成包含同一属性多个项的候选项集以减少计算复杂性。 2. **处理连续属性**： - 连续属性，如年收入或上网时间，可能包含丰富的信息。在数据挖掘中，对连续属性的挖掘通常涉及寻找阈值或区间之间的关联，如年收入超过某个值的用户与特定年龄组的关联。然而，文中并未深入讨论具体的连续属性挖掘技术，如回归分析、聚类分析或基于密度的方法。 关联分析的典型应用包括市场篮子分析，通过发现购买商品之间的关联性来指导营销策略。例如，发现购买尿布的顾客往往也会购买啤酒，商家可以据此调整商品摆放或促销策略。在更广泛的领域，关联分析也可以用于网络行为分析、医疗诊断、推荐系统等，寻找不同特征之间的关联模式，以辅助决策或预测。