数据挖掘考试关联分析题目详解
版权申诉
69 浏览量
更新于2024-08-26
收藏 28KB PDF 举报
"数据挖掘考试题目——关联分析.pdf"
关联分析是数据挖掘中的一种重要方法,主要用于发现数据集中不同项之间的频繁共现模式,通常应用于购物篮分析,以揭示消费者购买行为的模式。例如,通过关联分析,商家可以发现顾客在购买某种商品时常常也会购买其他商品,从而制定更有效的促销策略。
在大数据时代,由于数据量巨大,我们往往不再关注因果关系,而是侧重于寻找数据之间的相关关系。Apriori算法是关联分析的经典算法之一,它通过寻找频繁项集来挖掘这些关系。Apriori算法的核心思想是基于频繁项集的性质进行剪枝,减少搜索空间,提高挖掘效率。然而,算法的效率会受到支持度阈值、项数、事务数以及硬盘读写速率等因素的影响。支持度和置信度是评估关联规则强度的关键指标,支持度衡量项集在所有交易中出现的频率,而置信度则表示在已知一个项集出现的情况下,另一个项集出现的概率。
在关联分析中,非频繁模式是指那些支持度低于阈值的项集,它们对分析结果并不重要。频繁闭项集和极大频繁项集是关联规则挖掘中两个关键概念,前者是所有扩展都不会使其支持度下降的频繁项集,而后者是无法再添加任何项而保持频繁的项集。这两者之间存在一定的关系,极大频繁项集可以还原出无损的频繁闭项集,但反之不成立。
关联规则的挖掘通常包括Apriori、FP-Growth等算法,它们的目标是找到满足最小支持度和最小置信度的强规则。关联规则的评价度量除了支持度和置信度外,还有提升度、兴趣度等。在数据表示上,购物篮数据通常以事务数据库的形式存在,每条事务代表一次购买行为,包含多个购买的商品。
在实际的数据挖掘工具中,如SPSS Modeler、Weka、Apache Spark和Knime等,都提供了关联分析的功能,帮助用户在海量数据中发现有价值的关联规则。例如,SPSS Modeler和Weka提供图形界面,方便非专业人员操作,而Apache Spark则因其分布式计算能力在大规模数据挖掘中表现出色,Knime则是一个开源的数据分析平台,集成了多种数据分析和挖掘方法。
在关联规则挖掘过程中,Hashtree是一种常用的数据结构,用于加速查找和剪枝过程,以提高算法效率。在回归与相关分析中,负相关表示因变量值随自变量值增大而减小,反之为正相关。当一个项集满足最小支持度时,称为频繁项集;而满足最小支持度和最小置信度的规则被称为强规则。
2021-12-09 上传
2021-07-14 上传
306 浏览量
2023-05-24 上传
2021-08-19 上传
2021-08-18 上传
2024-04-16 上传
2023-11-21 上传
点击了解资源详情

siyifu
- 粉丝: 0
最新资源
- Verilog实现的Xilinx序列检测器设计教程
- 九度智能SEO优化软件新版发布,提升搜索引擎排名
- EssentialPIM Pro v11.0 便携修改版:全面个人信息管理与同步
- C#源代码的恶作剧外表答题器程序教程
- Weblogic集群配置与优化及常见问题解决方案
- Harvard Dataverse数据的Python Flask API教程
- DNS域名批量解析工具v1.31:功能提升与日志更新
- JavaScript前台表单验证技巧与实例解析
- FLAC二次开发实用论文资料汇总
- JavaScript项目开发实践:Front-Projeto-Final-PS-2019.2解析
- 76云保姆:迅雷云点播免费自动升级体验
- Android SQLite数据库增删改查操作详解
- HTML/CSS/JS基础模板:经典篮球学习项目
- 粒子群算法优化GARVER-6直流配网规划
- Windows版jemalloc内存分配器发布
- 实用强大QQ机器人,你值得拥有