数据挖掘考试关联分析题目详解

"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。