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【读书笔记-数据挖掘概念与技术】挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法

时间:2015-03-12 00:42:58      阅读:156      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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频繁模式:频繁出现的模式(可以是项集、子序列或子结构)

基本概念

  • 支持度:support
  • 置信度:confidence
  • 关联规则:association
  1. 找出所有的频繁项集:出现次数≥最小支持计数
  2. 由频繁项集产生强关联的规则(定义最小支持度和最小置信度)
  • 频度(支持度计数):出现的次数
  • 频繁项集:项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值
  • 闭频繁项集:不存在真超项集Y使得Y与X在D中具有相同的支持度计数
  • X是D中的极大频繁项集:X是D中的极大频繁项集或极大项集,如果X是频繁的,并且不存在超项集Y使得X包含于Y,并且Y在D中是频繁的

频繁项集挖掘方法

priori(先验)算法

  1. 发现频繁项集

技术分享

技术分享

2.产生关联规则

提高Apriori算法的效率

  • 基于散列的计数
  • 事务压缩
  • 划分
  • 抽样
  • 动态项集计数

挖掘频繁项集的模式增长方法——Frequent-Pattern Growth,FP-growth——频繁模式树(FP树)

使用垂直数据格式挖掘频繁项集

挖掘模式和极大模式

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模式评估方法

∵强规则不一定是有趣的

∴关联分析——>相关分析

几个度量:

  • 提升度(与零事务有关)
  • X2分析(与零事务有关)
  • 全置信度(零不变度量)
  • 最大置信度(零不变度量)
  • Kulxynaki(零不变度量)
  • 余弦(零不变度量)

【读书笔记-数据挖掘概念与技术】挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/XBWer/p/4331294.html

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