数据挖掘中的关联规则挖掘技术

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数据挖掘中的关联规则挖掘技术随着大数据时代的到来,数据挖掘技术也逐渐成为了各个领域中必不可少的工具。

数据挖掘中的关联规则挖掘技术就是其中的一种技术,它能够从数据中挖掘出有意义的规律和关联,为企业和研究机构提供支持和指南。

关联规则挖掘技术指的是从大量数据中挖掘出事物之间的相关性,主要应用于超市购物篮分析、网络推荐、医学诊断、金融欺诈监测等领域。

例如在食品超市,我们假设有一条关联规则:购买牛奶的人也有可能购买面包。

这个规则意味着当顾客购买牛奶时,超市可以推荐一些面包,让顾客同时购买,从而提高超市的销售额。

关联规则挖掘技术的过程可以分为三个阶段:
1.数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的环节,也是保证挖掘结果的有效性和可靠性的关键。

在数据预处理中,我们需要清洗
数据,即去除重复数据、异常数据和不完整数据。

同时还需要对数据进行分析和归纳,以确定需要挖掘的数据范围和特征。

2.关联规则挖掘
在关联规则挖掘中,我们需要定义支持度和置信度两个概念。

支持度指的是一个事件发生的频率,置信度指的是一个事件发生的条件概率,即当一个事件发生时,另一个事件发生的概率。

我们使用支持度和置信度概念来度量两个事件之间的相关性。

在挖掘过程中,我们使用Apriori算法和FP-Growth算法来发现数据中的频繁项集和关联规则。

其中,Apriori算法是一种基于枚举的算法,可以用于高效地发现频繁项集和关联规则;FP-Growth算法是一种基于分治思想的算法,可以高效地挖掘出频繁项集和关联规则。

3.关联规则评估
在挖掘出关联规则之后,我们需要对规则进行评估和筛选。

关联规则评估的主要目的是判断关联规则的可用性和有效性。

我们使用支持度、置信度、提升度和Lift等指标来评估和筛选关联规
则。

其中,提升度是用来衡量两个事件之间的独立性,如果两个事件独立,则提升度等于1,否则提升度大于1。

关联规则挖掘技术在实际应用中具有很强的实用性和可行性,它可以通过挖掘数据中的相关性来产生实际的商业价值,并为学术研究提供支持和指南。

例如在医学领域,我们可以使用关联规则挖掘技术来分析病人的病历数据,从而挖掘出一些病因和治疗方法,为医生的诊断和治疗提供支持和指导。

总之,关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中的一个重要技术,它通过挖掘数据中的相关性来推断事物之间的关系,并为商业和学术研究提供了有效的手段和方法。

我们相信,在不久的将来,关联规则挖掘技术将会扮演越来越重要的角色,为我们带来更多的商业和学术价值。

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