關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘-wenkub.com
2025-04-04 20:33 本頁面
【正文】 而WEKA可以反復(fù)查看不同的結(jié)果。但是FP—Growth算法可以有效地處理大數(shù)據(jù)，修改不同的數(shù)值得出不同的結(jié)果。8)結(jié)果解釋發(fā)現(xiàn)如下（二）IBM SPSS Modeler——大數(shù)據(jù)Apriori算法讀取值然后將測量全部修改為標(biāo)記，角色全部改為任意。I48與I39 有關(guān)聯(lián)規(guī)則 conf:() life:() lev:() cosv:()5） 修改數(shù)值2）結(jié)果解釋使用默認(rèn)設(shè)置數(shù)值沒有發(fā)現(xiàn)規(guī)則。移除全部為缺省值的列。要發(fā)現(xiàn)的規(guī)則數(shù)為10。Conviction也是用來衡量A和B的獨(dú)立性。：設(shè)置對規(guī)則進(jìn)行排序的度量依據(jù)。//生成的頻繁項(xiàng)集Size of set of large itemsets L(1): 11//最小度量置信度: Number of cycles performed: 3M 度量單位選為置信度，(T1提升度，T2杠桿率，T3確信度)。輸出項(xiàng)集，若設(shè)為false則該值缺省。結(jié)果如下：4）結(jié)果解釋scheme 所選的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方案：//進(jìn)行了10輪搜索Generated sets of large itemsets://最小度量置信度: Number of cycles performed: 10M 度量單位選為置信度，(T1提升度，T2杠桿率，T3確信度)。輸出項(xiàng)集，若設(shè)為false則該值缺省。2）結(jié)果解釋scheme 所選的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方案：最小支持度上界。移除全部為缺省值的列。要發(fā)現(xiàn)的規(guī)則數(shù)為10。Conviction也是用來衡量A和B的獨(dú)立性。：設(shè)置對規(guī)則進(jìn)行排序的度量依據(jù)。如果設(shè)置為1，最后的屬性被當(dāng)做類屬性。如果設(shè)為真，則會挖掘類關(guān)聯(lián)規(guī)則而不是全局關(guān)聯(lián)規(guī)則。IBM SPSS Modeler是一個數(shù)據(jù)挖掘軟件，其功能涵蓋了整個數(shù)據(jù)挖掘流程，它主要提供三類重要功能來支持整個數(shù)據(jù)挖掘過程:數(shù)據(jù)整理、探索性數(shù)據(jù)分析、建立模型模型檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用。主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)量大的分析，或者連接至數(shù)據(jù)庫分析。 Clementine為您提供最出色、最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，確保您可用最恰當(dāng)?shù)姆治黾夹g(shù)來處理相應(yīng)的問題，從而得到最優(yōu)的結(jié)果以應(yīng)對隨時出現(xiàn)的商業(yè)問題。{1}39。{39。\t39。relation ExceptionRelationattribute ID stringattribute Thrown numericattribute SetLogicFlag numericattribute Return numericattribute LOC numericattribute NumMethod numericattribute EmptyBlock numericattribute RecoverFlag numericattribute OtherOperation numericattribute classatt {True,False}data39。w39。我們查閱有關(guān)資料以及有關(guān)網(wǎng)站，找到了一個用Python轉(zhuǎn)換格式的方法。識別ARFF文件的重要依據(jù)是分行，因此不能在這種文件里隨意的斷行。它和它的源代碼可在其官方網(wǎng)站下載。第一行是對每列數(shù)據(jù)的一個編號，從第二列開始是每個顧客超市購物籃中的東西。 數(shù)據(jù)（1） 小型數(shù)據(jù) 這是我們得到的最原始的數(shù)據(jù)，是國外某超市的購物籃數(shù)據(jù)，共有約一千條。2）FP樹頻集算法的步驟步驟如下1 遍歷一次數(shù)據(jù)庫，到處頻繁項(xiàng)集（1項(xiàng)集）的集合和支持度計(jì)數(shù)（頻率），并且以降序排序，結(jié)果集或表記為L。1）定義：針對Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不產(chǎn)生候選挖掘頻繁項(xiàng)集的方法：FP樹頻集算法。得出候選2項(xiàng)集集合。首先產(chǎn)生出候選的項(xiàng)的集合，即候選項(xiàng)集若候選項(xiàng)集的支持度大于或等于最小支持度則該候選項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。如果用概念來解釋的話，含有k項(xiàng)集的事務(wù)構(gòu)成的概念的內(nèi)涵比含有(k1)項(xiàng)集事務(wù)所構(gòu)成的概念的內(nèi)涵增加了那么它的外延必然會減小所包含的事務(wù)數(shù)也必然減小。 2)定義：設(shè)C（k）表示候選k項(xiàng)集L（k）表示C（k）中出現(xiàn)頻率大于或等于最小支持度閾值與事務(wù)總數(shù)的乘積的k項(xiàng)集，即k頻繁項(xiàng)集或者是k大項(xiàng)集。在單層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，所有的變量都沒有考慮到現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)是具有多個不同的層次的；而在多層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，對數(shù)據(jù)的多層性已經(jīng)進(jìn)行了充分的考慮。同時滿足最小支持度、最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。 如果某條規(guī)則同時滿足最小支持度和最小置信度則稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。（Confidence）關(guān)聯(lián)規(guī)則形如：XY；其中XI，YI，并且X∩Y=。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買，這種關(guān)聯(lián)的發(fā)
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