关联规则挖掘PPT课件
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如何在概念分层挖掘多层关联规则
一般采用自顶向下策略，由概念的顶层开始 向下，到较低的更特定的概念层，对每个概 念层的频繁集累加计数，直到不能再找到频 繁项集。
对于所有层使用一致的最小支持度
层1: min_sup=5%[=10%]非频繁源自层2: min_sup=5%
2020/10/13
[=6%]
笔记本[=4%]
2020/10/13
3
谢谢您的指导
THANK YOU FOR YOUR GUIDANCE.
感谢阅读！为了方便学习和使用，本文档的内容可以在下载后随意修改，调整和打印。欢迎下载！
汇报人：XXXX 日期：20XX年XX月XX日
4
2020/10/13
笔记本[支持度=4%]
2
冗余的多层关联规则处理
笔记本打印机 [支持度=8%,置信度=70%] (1) IBM笔记本打印机 [支持度=2%,置信度=72%] (2)
规则2有用吗？它提供了新颖的信息吗？ 从（1）的置信度=70%推断：买笔记本同时买
打印机的交易数/买笔记本交易数=70%。IBM 笔记本属于笔记本，因此置信度也应该在70%左 右。由（2)实际为72%，基本无差异。 如果后一个具有较小一般性的规则，它不提供新的 信息，应当删除它！
1
如何在概念分层挖掘多层关联规则
一般采用自顶向下策略，由概念层1开始向 下，到较低的更特定的概念层，对每个概念 层的频繁集累加计数，直到不能再找到频繁 项集。
对于所有层使用一致的最小支持度
在较低层使用递减的最小支持度
层1: mins_up=5%
计算机[支持度=10%]
层2: min_sup=3% 台式机[支持度=6%]
一般采用自顶向下策略，由概念的顶层开始 向下，到较低的更特定的概念层，对每个概 念层的频繁集累加计数，直到不能再找到频 繁项集。
对于所有层使用一致的最小支持度
层1: min_sup=5%[=10%]非频繁源自层2: min_sup=5%
2020/10/13
[=6%]
笔记本[=4%]
2020/10/13
3
谢谢您的指导
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感谢阅读！为了方便学习和使用，本文档的内容可以在下载后随意修改，调整和打印。欢迎下载！
汇报人：XXXX 日期：20XX年XX月XX日
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2020/10/13
笔记本[支持度=4%]
2
冗余的多层关联规则处理
笔记本打印机 [支持度=8%,置信度=70%] (1) IBM笔记本打印机 [支持度=2%,置信度=72%] (2)
规则2有用吗？它提供了新颖的信息吗？ 从（1）的置信度=70%推断：买笔记本同时买
打印机的交易数/买笔记本交易数=70%。IBM 笔记本属于笔记本，因此置信度也应该在70%左 右。由（2)实际为72%，基本无差异。 如果后一个具有较小一般性的规则，它不提供新的 信息，应当删除它！
1
如何在概念分层挖掘多层关联规则
一般采用自顶向下策略，由概念层1开始向 下，到较低的更特定的概念层，对每个概念 层的频繁集累加计数，直到不能再找到频繁 项集。
对于所有层使用一致的最小支持度
在较低层使用递减的最小支持度
层1: mins_up=5%
计算机[支持度=10%]
层2: min_sup=3% 台式机[支持度=6%]