频繁模式挖掘方法和约束关联挖掘概述

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0 下载量 176 浏览量 更新于2024-12-06 收藏 171KB RAR 举报
资源摘要信息: "频繁模式挖掘指南" 本资源提供了一个关于频繁模式挖掘的全面指南,涵盖从基础知识到高级概念的广泛内容。频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支,主要关注在大型数据集中找出频繁出现的模式。这些模式可以是项集、子序列、子结构等。这些频繁的模式通常用于关联规则挖掘,这是识别变量间有趣关系的一种手段,广泛应用于市场篮子分析、生物信息学等多个领域。 1. 基本概念 - 频繁项集(Frequent Itemset):在数据集中出现频率超过用户定义的最小支持度阈值的项集。 - 支持度(Support):一个项集在数据集中出现的频率,通常是该项集出现次数与数据集中总事务数的比例。 - 置信度(Confidence):在包含项集X的事务中,同时也包含项集Y的条件概率。 - 关联规则(Association Rule):具有“如果...那么...”形式的表达式,表明了数据集中某些项之间的关联性。 2. 高效和可扩展的频繁项集挖掘方法 - Apriori算法:一种经典的频繁项集挖掘算法,它基于候选生成-测试范式,使用反单调性质来减少搜索空间。 - FP-growth算法:一种不需要产生候选项集的挖掘方法,它通过构造一个频繁模式树(FP-tree)来压缩数据集,从而高效地挖掘频繁项集。 - Eclat算法:基于深度优先搜索的算法,利用垂直数据格式,通过计算项集的交集来找到频繁项集。 - 效率优化:涉及到的优化包括剪枝策略、并行和分布式计算以及近似算法等。 3. 基于约束的关联挖掘 - 约束挖掘(Constrained Mining):在频繁项集挖掘过程中加入用户定义的约束条件,以减少搜索空间和提高挖掘结果的相关性。 - 约束类型:包括项集约束(如最小/最大长度)、规则约束(如最小/最大置信度)、框架约束(如用户定义的项集列表)等。 - 算法拓展:如CARMA(Constraint-based Association Rule Mining Algorithm)等专门设计来处理约束的算法。 4. 总结 - 本章内容总结了频繁模式挖掘的基础知识、主要方法和研究进展,为读者提供了一个清晰的学习路线图。 - 在学习过程中,读者应当掌握各种算法的原理、特点和适用场景,以便在实际应用中选择最合适的挖掘方法。 【压缩包子文件的文件名称列表】中提到的 "ch05.ppt" 可能代表该资源的第五章PPT文件,内容可能与上述指南中某一章节的内容相对应。由于没有提供具体文件内容,我们无法详细分析该PPT文件,但可以推测它包含了本指南的相应章节的详细讲解、图解、算法示例或实际应用场景分析等。在学习时,可以结合这个PPT来更直观地理解概念和算法,加深记忆。 综上所述,"Mining-Frequent-Patterns.rar_road Map" 提供了一个完整的知识体系框架,旨在帮助读者全面了解频繁模式挖掘的各个方面,从基本概念到高级技术,再到约束挖掘的应用,最终形成一个知识地图,指导读者在该领域的深入学习和实践。