1樓：夢魔
3. hotspot關聯規則樹的節點定義說明：
由於這裡增加了連續型屬性資料，所以針對單個節點需增加一個布林型變數lessthan，用於指明是要大於或者小於該節點資料，同時stateindex應該是一個數值了（當前節點的值），而不是離散型資料狀態的下標了。
2樓：海的第三稜瑞瑞
假如有一條規則：牛肉—>雞肉，那麼同時購買牛肉和雞肉的顧客比例是3/7，而購買牛肉的顧客當中也購買了雞肉的顧客比例是3/4。這兩個比例引數是很重要的衡量指標，它們在關聯規則中稱作支援度（support）和置信度（confidence）。
對於規則：牛肉—>雞肉，它的支援度為3/7，表示在所有顧客當中有3/7同時購買牛肉和雞肉，其反應了同時購買牛肉和雞肉的顧客在所有顧客當中的覆蓋範圍；它的置信度為3/4，表示在買了牛肉的顧客當中有3/4的人買了雞肉，其反應了可**的程度，即顧客買了牛肉的話有多大可能性買雞肉。其實可以從統計學和集合的角度去看這個問題， 假如看作是概率問題，則可以把「顧客買了牛肉之後又多大可能性買雞肉」看作是條件概率事件
3樓：我八不開心
不太瞭解，哪位大神知道解答一下
4樓：
這個最好去諮詢一下專業人士進行解答。
5樓：葉孤春翠
抱歉，專業不對口，讓你失望了
6樓：葉上舞之花木子
學習hotspot會講到這一關聯規則
7樓：春風十里不如你
關於這類的資料，你可以通過客服來詢問一下具體的操作方法以及流程是怎麼來的？
8樓：星力之遊
你要用好每一個細節和按照流程步驟
9樓：
這個規則我根本不知道
資料探勘中的關聯規則是什麼
10樓：匿名使用者
所謂關聯規則，是指資料物件之間的相互依賴關係，而發現規則的任務就是從資料庫中發現那些確信度(conk一dente)和支援度(support)都大於給定值的強壯規則。從資料庫中發現關聯規則近幾年研究最多。目前，已經從單一概念層次關聯規則的發現發展到多個概念層次的關聯規則的發現。
在概念層次上的不斷深人，使得發觀的關聯規則所提供的資訊越來越具體，實際上這是個逐步深化所發現知識的過程。在許多實際應用中，能夠得到的相關規則的數目可能是相當大的，而且，使用者也並不是對所有的規則感興趣，有些規則可能誤導人們的決策，所以，在規則發現中常常引人」興趣度」(指一則在一定資料域上為真的知識被使用者關注的程度)概念。而基於更高概念層次上的規則發現研究(如一般化抽象層次上的規則和多層次上的規則發現)則是當前研究的重點之一。
資料探勘中的關聯規則主要有什麼作用
11樓：匿名使用者
資料關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。
關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中資料的關聯函式，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量資料中項集之間有趣的關聯或相關聯絡。
agrawal等於2023年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機取樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在資料探勘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
資料探勘中關聯規則和聚類分析哪個應用比較廣，有好的發展前景
12樓：天下無敵一個
這兩個方法本身就不衝突，而且也不是一個使用目標，無法做直接的比較；
關聯規則是找出各個項間的前後關聯關係，挖掘潛在的規則；
而聚類分析則是找出群體中的相似的團體，保證團體內相似度高，團體間差異度大；
資料探勘關聯規則中的「支援度」和「置信度」一般設為多少？ 10
13樓：
《資料探勘bai：概念與技術》上面寫到du：
「關聯規則zhi被認為是有趣的，如dao果它滿足最小支援度閾內值容和最小置信度閾值。這些閾值可以由使用者或領域專家設定。」
我認為可以根據你現有的資料集，做實驗，通過實驗結果來確定那個閾值比較合理。因為閾值與資料集是有很大關係的。
資料探勘中關聯規則蘊含式問題。
14樓：匿名使用者
比方說i是電子器件，x是電腦，y是滑鼠，買電腦->買滑鼠，這是一個很正常的關聯規則，但是如果x部分本來就蘊含了滑鼠這個項，（買電腦，滑鼠）-->(買滑鼠)就沒有多大意義了，這就是樓上說的交集部分沒有意義，所以前後這兩個子集一定交集為空，這個關聯規則才存在意義。
15樓：匿名使用者
交集部分沒有意義，如：買蘋果->買蘋果，買電腦k123->買電腦k123
資料探勘對聚類的資料要求是什麼，資料探勘中 聚類演算法 資料集在什麼地方獲取的
1.可擴充套件性 scalability 大多數來自於機器學習和統計學領域的聚類演算法在處理數百條資料時能表現出高效率 2.處理不同資料型別的能力 數字型 二元型別，分型別 標稱型，序數型,比例標度型等等3.發現任意形狀的能力 基於距離的聚類演算法往往發現的是球形的聚類，其實現實的聚類是任意形狀的4...
資料庫表中的主鍵和外來鍵如何關聯
扈琇保瀚 主鍵 編輯本段 概念 主關鍵字 主鍵，primarykey 是被挑選出來，作表的行的惟一標識的候選關鍵字。一個表只有一個主關鍵字。主關鍵字又可以稱為主鍵。主鍵可以由一個欄位，也可以由多個欄位組成，分別成為單欄位主鍵或多欄位主鍵。編輯本段 作用 1 保證實體的完整性 2 加快資料庫的操作速度...
大資料，資料探勘，BI，ERP之間的聯絡，主要圍繞ERP，簡明扼要一點
大資料 是資料基礎，一切上層皆基於此。大資料，顧名思義，資料量大，會對後面的分析和挖掘造成一定難度。資料探勘 在資料基礎上繼續挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和 bi 一般是指商業智慧工具，可進行資料分析和展示，bi工具可做一定的挖掘工作。erp 一般是erp軟體，結合企業自身業務和平時管理需求定製的...