数据挖掘实战：MATLAB与R语言的关联规则建模

资源摘要信息: "本资源是一套关于数据分析与挖掘的实战课程PPT课件，专注于第5章，主题聚焦于挖掘建模中的关联规则分析。该课件使用了四种业界广泛应用的分析软件——MATLAB、R语言、SAS和SPSS，为学习者提供了一个深入理解并实践数据挖掘技术的平台。 在第5章中，课程内容可能涵盖了关联规则挖掘的基本概念、算法原理、应用场景以及如何在MATLAB、R语言、SAS和SPSS中实现关联规则挖掘。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，主要用于发现大型数据集中各变量间的有趣关系，尤其是在市场篮子分析、生物信息学、网络安全等领域有广泛的应用。 MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高性能语言和交互式环境，它在工程和科学计算领域有着广泛的应用，尤其适合于算法的开发和原型设计。在数据挖掘方面，MATLAB提供了专门的工具箱（如Statistics and Machine Learning Toolbox）来支持关联规则等数据挖掘技术。 R语言是一种开源的编程语言和软件环境，专门用于统计分析和图形表示。它拥有强大的数据处理能力以及丰富的社区支持，是数据科学领域不可或缺的工具。R语言中包含了多个用于数据挖掘的包，如arules包，专门用于挖掘关联规则。 SAS（Statistical Analysis System）是一套集成的软件系统，它提供了数据管理、高级分析、多维分析等功能。SAS提供了强大的数据挖掘工具，如SAS Enterprise Miner，能够帮助用户在商业智能项目中实现复杂的数据挖掘任务，包括关联规则挖掘。 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛用于统计分析的软件，它界面友好、功能强大，尤其在社会科学领域应用广泛。SPSS中的Advanced Statistics和Data Mining模块可以用来进行关联规则分析，支持用户通过图形用户界面来执行复杂的数据挖掘任务。 在本章的学习过程中，学习者将了解关联规则挖掘的基本原理，比如支持度、置信度和提升度等重要概念，并学会如何利用上述四种软件工具进行关联规则的挖掘和分析。此外，学习者还将通过案例学习，掌握如何将理论应用于实际问题，以期达到学以致用的目标。 通过本章节的学习，学习者可以得到以下几点收获： 1. 掌握关联规则挖掘的理论基础和核心概念。 2. 学会如何在MATLAB、R语言、SAS、SPSS这四种软件中实现关联规则挖掘。 3. 通过实际案例分析，加深对关联规则在不同行业应用的理解。 4. 培养解决实际数据挖掘问题的能力，提升分析和处理大数据集的实践技能。 本课程旨在为数据分析与挖掘领域的专业人士、学者或学生提供一个全面的实战学习平台，帮助他们成为数据分析与挖掘的高级应用人才。"