量化关联规则：挖掘连续属性的分析方法

"本文主要探讨了在数据分析领域中如何处理连续属性进行关联分析，包括量化关联规则的概念，以及处理分类属性和连续属性的不同方法。关联分析是一种常见的数据挖掘技术，常用于发现事务数据中的模式和关系。对于包含分类属性的数据，需要将其转化为可适用于关联规则挖掘的形式，如通过二元化处理对称二元属性和标称属性。而对于连续属性，如年收入和上网时间等，可以采用离散化或非离散化方法进行分析，以揭示数据之间的潜在联系。" 在关联分析中，我们通常关注的是事务数据中的频繁模式，如“购买尿布的顾客往往也会购买啤酒”的规则。然而，当数据集中包含连续属性时，传统的关联规则可能不再适用，因此需要特殊处理。量化关联规则是处理连续属性的一种方式，它们旨在发现如“年收入高于某个阈值的用户群体具有某种特定特征”的规律。 对于分类属性，首先需要进行预处理。例如，将性别属性转换为两个二元项“性别=男”和“性别=女”，或者将文化程度这一标称属性转化为多个二元项，如“文化程度=大学”，“文化程度=研究生”，“文化程度=高中”。处理过程中可能会遇到几个挑战： 1. 非频繁属性值：某些属性值可能在数据集中出现频率过低，无法构成频繁模式。为了解决这个问题，可以将相关属性值归为少数类别，如将州名替换为大的地理区域。 2. 支持度过高的属性：有些属性值可能非常常见，导致模式冗余。例如，大多数人都有家庭计算机，这可能导致频繁模式如"{家庭计算机=是，网上购物=是}"。解决办法是使用特定技术处理宽支持度的数据集。 3. 计算效率问题：二元化可能导致候选项集数量增加，从而影响计算时间。为提高效率，应避免创建包含同一属性多个值的候选项集，因为这些集合的支持度通常为零。 处理连续属性时，有以下两种主要方法： - 基于离散化的方法：将连续属性通过分割点（如四分位数、均值或自定义阈值）转换为离散的区间，然后像处理分类属性一样进行关联分析。 - 非离散化方法：这种方法不直接转换连续变量，而是使用统计学方法直接建立规则，如使用回归分析或相关性分析。 通过这些方法，我们可以发现连续属性之间的关联，例如，“年收入超过120k的用户可能属于45-60岁年龄组”，或“拥有3个以上电子邮件账户且每周上网超过15小时的用户可能更关注个人隐私”。这些发现有助于深入了解数据集中的隐藏模式，并为业务决策提供依据。