关联规则的强度可以用support度和confidence(置信)度来度量

关联规则发现  给定事务的集合T,关联规则发现是指找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则,其中minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。

关联规则挖据

频繁项集产生:其目标是发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集称作频繁项集

规则的产生:其目标是从上一步发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则,这些规则称之为强规则。

算法与数据结构

Apriori

DIC

树投影

FP树

H-Mine

划分

基于抽样

CHARM

数据挖掘导论读书笔记5关联分析的基本概念和算法相关推荐

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  3. 数据挖掘导论读书笔记1

    数据预处理: 1.聚集:将两个或者多个对象合并成单个对象. 2.抽样:一种选择数据对象子集进行分析的常用方法.抽象方法:简单随机抽样 和渐进抽样 3.维度约:我觉得翻译的不好,英文明细是降维.降维技术 ...

  4. 数据挖掘导论读书笔记11异常检测

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  5. 数据挖掘导论读书笔记9聚类分析

    1. 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组. 其目标是组内的对象相互之间是相似的或者相关的,而不同组中的对象是不同的或者不相关的. 2.聚类分析的重要技术 K均值:K均值 ...

  6. 数据挖掘导论读书笔记8FP树

    1FP树 转载于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/9685555.html

  7. 数据挖掘导论读书笔记7 Apriori算法

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  8. 数据挖掘导论读书笔记4--其他分类技术

    1.基于规则的分类器 2.最近邻分类器 3.贝叶斯分类器 4.人工神经网络 5.支持向量机 6.组合方法 7.不平衡类问题 8.多类问题 转载于:https://www.cnblogs.com/dav ...

  9. 数据挖掘导论读书笔记3--分类

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