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[海量数据挖掘MMDS week2: Association Rules关联规则与频繁项集挖掘]
[挖掘频繁项集之FP-Growth算法]
[PrefixSpan算法原理总结]
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一、关联规则挖掘的基本概念 1. 关联规则挖掘(Association rule mining) 1. 对象：交易型数据库 2. 通过量化的数字来...
1：关联规则分析概述 关联规则分析用于在一个数据集中找出各数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中 关联规则分析又称购物
数据挖掘定义 数据挖掘指的是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的高级处理过程。通过数据挖掘，有价值的知识、规则或者高层次的信息就能够
所谓闭项集，就是指一个项集X，它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 如果闭项集同时是频繁的，也就是它的支持度大于等于最小支持度阈值，那它就称为闭频繁项集。
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Frequent Itemset(频繁项集) 称 I = \{ i 1 , i 2 , . . . , i m \} I=\\\{i\_1, i\_2, ..., i\_
我们常常会在管理中遇到这样的问题，超市如何能通过用户购买数据来提高利润。如何将数据转化为利润，用好这些数据。 我们这里提出一种关联分析方法，可以从用户的购买数据中得到，其一
[上一篇][Link 1]介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Ap
绝地灬酷狼
骑猪看日落
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
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