【正文】 00~5000”)的項(xiàng)集是 2項(xiàng)集 計(jì)算步驟 ?首先找到具備足夠支持度的項(xiàng)集，即 頻繁項(xiàng)集 ?然后由頻繁項(xiàng)集構(gòu)成關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計(jì)算置信度 關(guān)聯(lián)分析 如何尋找頻繁項(xiàng)集 ?Apriori算法 基本思想： 利用已求出的 k項(xiàng)集來計(jì)算 (k+1)項(xiàng)集 ?首先計(jì)算頻繁 1項(xiàng)集 ?然后根據(jù)兩個(gè)頻繁 k項(xiàng)集 {p1, p2, ..., pk}， {q1, q2, ..., qk}計(jì)算頻繁 (k+1)項(xiàng)集，其中 pi=qi， 1=i=k1，且該 (k+1)項(xiàng)集為 {p1, p2, ..., pk, qk} ?最后判定該 (k+1)項(xiàng)集是否頻繁即可 缺點(diǎn)： 可能產(chǎn)生大量候選項(xiàng)集，并需要重復(fù)地掃描數(shù)據(jù)庫(kù) ?FPGrowth算法 利用樹狀結(jié)構(gòu)保存項(xiàng)集，從而減小了計(jì)算頻繁項(xiàng)集所需的存儲(chǔ)空間 關(guān)聯(lián)分析 如何由頻繁項(xiàng)集構(gòu)造關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計(jì)算置信度 關(guān)聯(lián)規(guī) A B的置信度 其中 count(A AND B)為滿足條件 A以及 B的數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目， count(A)為滿足條件 A的數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目 計(jì)算步驟 ?對(duì)于每一個(gè)頻繁項(xiàng)集 S，計(jì)算 S的所有非空子集 ?對(duì)于每個(gè) S的非空子集 F，若 大于給定置信度閾值，則得到一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? )(count ) AND (count)|(P)(Confide nce A BAABBA ???)(count )(countFS )( FS ??分類和預(yù)測(cè) 分類和預(yù)測(cè) 的目標(biāo)是 找出描述和區(qū)分不同數(shù)據(jù)類或概念的模型或函數(shù) ，以便能夠使用模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)類或標(biāo)記未知的對(duì)象 所獲得的 分類模型 可以采用多種形式加以描述輸出 ?分類規(guī)則 ?判定樹 ?數(shù)學(xué)公式 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?… 分類與預(yù)測(cè)的區(qū)別： 分類通常指預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)象屬于哪一類，而當(dāng)被預(yù)測(cè)的值是數(shù)值數(shù)據(jù)時(shí)，通常稱為預(yù)測(cè) 分類和預(yù)測(cè) 以 判定樹 方法為例，簡(jiǎn)要介紹分類的基本步驟和結(jié)果表示 問題實(shí)例 ：假定商場(chǎng)需要向潛在的客戶郵寄新產(chǎn)品資料和促銷信息。典型算法包括 kmeans算法和 kmedoids算法等 ?層次方法 ：對(duì)給定數(shù)據(jù)集合進(jìn)行逐層遞歸的合并或者分裂，因此可以被分為合并或分裂方法。在產(chǎn)品的生產(chǎn)制造過程中常常伴隨有大量的數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品的各種加工條件或控制參數(shù) (如時(shí)間、溫度等 )。 Thank you! 。例如，如果主人在門口，就將由安裝在門上的智能設(shè)備向他發(fā)出提醒，如果在車內(nèi)，則由車載計(jì)算機(jī)發(fā)出提醒 金融安全 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場(chǎng)行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?由于金融投資的風(fēng)險(xiǎn)很大，所以在進(jìn)行投資決策時(shí)，需要通過對(duì)各種投資方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以選擇最佳的投資方向。?? EE聚類分析 聚類的目的是 將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為多個(gè)類或簇 ，在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對(duì)象差別較大 聚類與分類的區(qū)別： 要?jiǎng)澐值念愂鞘孪任粗?