商務智能與數據挖掘 - 關聯分析

Menu 基本概念 規則度量:支持度和置信度 頻繁項集、閉項集基本概念 由事務數據庫挖掘單維布爾關聯規則 Apriori算法 原理 例子 挖掘頻繁項集的模式增長方法 挖掘閉模式和極大模式 基本概念 規則度量:支持度和置信度 頻繁項集、閉項集基本概念 項的集合稱爲項集 K項集:包含k個項的集合 {牛奶,麪包,黃油}是個3項集 項集的出現頻度是指包含項集的事務數 如果項集的出現頻度大於(最小支持度×
相關文章
相關標籤/搜索