数据挖掘:频繁模式与关联规则分析
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更新于2024-07-06
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"数据挖掘是探索大量数据以发现有价值的、隐藏的模式的过程。在第二版《数据挖掘概念与技术》的第5章中,重点讨论了挖掘频繁模式、关联和相关性这一关键概念。频繁模式是指在数据集中频繁出现的模式,如项集、子序或子结构,它们能揭示数据的内在规律。例如,哪些商品经常被一起购买,购买PC后可能会购买哪些配件,以及哪种DNA对特定药物反应敏感等。
频繁模式挖掘对于理解数据集的深层次特性至关重要,它不仅用于购物篮分析(发现商品之间的关联性,如啤酒和尿布的经典案例),还可以应用于WEB日志分析(分析用户点击流)、捆绑销售策略、DNA序列分析等。这些模式分析也为基础的关联、相关和因果分析提供支持,进一步拓展到序列、结构模式(如子图分析)以及时空、多媒体、时序和流数据的模式挖掘。
关联规则是描述频繁模式的一种方式,它通过布尔向量表示商品购买情况,但可能会丢失某些信息。关联规则有两个关键的兴趣度度量:支持度和支持度,分别代表规则在数据集中的普遍性和预测准确性。例如,支持度表示包含项集A的事务占总事务的比例,而置信度表示在包含A的事务中同时包含B的比例。只有同时满足最小支持度和置信度阈值的规则才被视为“强规则”。
通过设定最小支持度(例如50%)和最小置信度(同样50%),我们可以找出有意义的关联规则,如"A->B"和"B->A",其中A和B代表不同的商品。这样的规则有助于商家制定营销策略,如捆绑销售或个性化推荐,以提高销售额和客户满意度。
总而言之,频繁模式挖掘和关联规则分析是数据挖掘的核心技术,它们帮助我们从海量数据中抽取有价值的信息,推动业务决策和科学研究的精细化和个性化。"
2011-11-23 上传
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passionSnail
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