数据挖掘应用：关联规则与聚类分析

"数据挖掘及其应用，主要涵盖了关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、Web挖掘、流数据挖掘以及隐私保护数据挖掘等内容。该资料来自浙江大学徐从富博士的课件，适合对数据挖掘感兴趣的研究生学习。" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的方法，它旨在发现数据中不同项之间的隐藏关系。关联规则反映了事物间的相互依存性和关联性，例如在超市购物数据中，可以通过分析发现顾客购买啤酒与尿布之间的关联，进而用于商业策略制定。关联规则挖掘的概念由Agrawal等人在1993年的SIGMOD会议上首次提出，它的目标是从数据库中的频繁项集中找出有意义的关系。频繁模式是数据库中频繁出现的项集，而关联规则则基于这些频繁模式，揭示出支持度和可信度都达到预设阈值的关联规则。 Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，由R. Agrawal首次提出。该算法通过对事务数据库进行迭代扫描，生成满足最小支持度的频繁项集，然后从中构建出满足最小可信度的关联规则。Apriori算法基于前缀闭合的性质，能有效地减少候选集的生成，从而提高效率。 关联规则挖掘不仅限于购物篮分析，还广泛应用于交叉销售、直销、点击流分析等领域。同时，它也是其他数据挖掘任务的基础，如关联分类、聚类分析，以及在DNA序列分析中的应用。 除了关联规则挖掘，聚类分析也是数据挖掘的关键技术之一，它将数据集分成不同的组，使得组内的数据彼此相似，而不同组间的数据差异较大。聚类可以无监督地发现数据的内在结构，广泛应用于市场细分、图像分析等多个场景。 分类与预测则侧重于根据已有数据建立模型，用于预测新数据的类别或数值。常见的算法有决策树、随机森林、支持向量机等，它们在信用评分、疾病诊断等领域有着广泛应用。 Web挖掘则专门针对网络数据，包括Web结构挖掘、内容挖掘和行为挖掘，旨在理解用户行为、网站结构和网络内容。 流数据挖掘处理的是连续不断产生的数据流，要求实时或近实时地进行分析，挑战在于数据的不可重读和无限性。 最后，隐私保护数据挖掘是在挖掘有价值信息的同时，确保个人隐私不被泄露，这在当前大数据时代显得尤为重要，涉及到加密技术、匿名化方法等多种手段。 徐从富博士的课件全面介绍了数据挖掘的关键技术及其应用，对于理解和掌握数据挖掘的理论与实践有着极大的帮助。