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关联规则应用实例
关联规则
分析怎么做?
答:
提升度表示先购买A对购买B的概率的提升作用,用来判断规则是否有实际价值,即使用规则后商品在购物车中出现的次数是否高于商品单独出现在购物车中的频率。如果大于1说明规则有效,小于1则无效。公式:例子说明:可乐和薯片的
关联规则
的支持度是20%,购买可乐的支持度是3%,购买薯片的支持度是5%,则提升度...
5.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种...
答:
若经过挖掘过程所找到的
关联规则
「尿布,啤酒」,满足下列条件,将可接受「尿布,啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此
应用
范例中的意义为:在所有的交易记录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品...
关联规则
的
应用
答:
可以说,
关联规则
挖掘的技术在我国的研究与
应用
并不是很广泛深入。 由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂,大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展,将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中,以此丰富关联规则的应用领域,拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系,...
关联规则
的简介
答:
1993年,Agrawal等人在首先提出
关联规则
概念,同时给出了相应的挖掘算法AIS,但是性能较差。1994年,他们建立了项目集格空间理论,并依据上述两个定理,提出了著名的Apriori算法,至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论,以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。 根据韩家炜等...
关联规则
挖掘算法的介绍
答:
1、基本概念
关联规则
用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。 而 Apriori算法则是经典的挖掘频繁项集的关联规则算法,它通过层层迭代来寻找频繁项集,最后输出关联规则:首先扫描数据集,得到 1-频繁项集,记为 L1,通过合并 L1得到 2-频繁项集 L2,再通过 L2找到 L3...
干货|数据分析sop之数据处理与分析阶段(三)
答:
以苹果和香蕉为例,
关联规则
的力量显现:50%的苹果购买者会随后购买香蕉,而苹果对香蕉的购买影响为零,这暗示是否捆绑销售还需仔细评估。计算公式如是:购买苹果后买香蕉的条件概率为50%,提升度为1,表示两者购买行为相互独立。深入挖掘,
实例
演示了关联规则分析在实际操作中的价值,告诉我们如何根据提升...
数据挖掘的方法有哪些
答:
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、
关联规则
、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别...
SQL Server 2005数据挖掘
实例
分析目录
答:
...5. 关联规则与预测分析5.1
关联规则应用
:如购物篮分析,Apriori算法和规则生成。6.1 分类预测方法:决策树、贝叶斯分类和神经网络模型。...9. 应用和发展趋势9.1 数据挖掘在各行业的应用,如生物医学、金融和电信。9.2 数据挖掘系统选择和未来趋势,涉及技术、应用和伦理问题。
支持向量机理论及工程
应用实例
目录
答:
3.1 分类问题:线性、近似线性及非线性分类 3.2 多类分类与回归:SVM原理与实际
应用
示例 3.3 基于
关联规则
的在线分类和压力传感器校正4. 应用背景及混合气体红外光谱分析 4.1 研究背景:含烃类混合气体分析的挑战 4.3 SVM与红外光谱结合:理论基础与分析方法5. SVM在含烃类混合气体分析中的应用...
人脑能够处理的模式长度为多少?
答:
在研究
关联规则
时遇到问题,不知道人脑平时处理多长的模式才能得心应手?比如,如果故障A和故障B能够导致故障C的出现,那么...我这里所谓的模式就是指AB=>C,而该模式的长度为3。那么,常人善于处理的模式长度为多少才不至于显得繁琐而复杂呢?希望该领域的学者给予回答,谢谢!◎ 展开...
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