关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，这些关系有两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集是经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在的很强的关系。如何寻找数据集中的频繁或关联关系呢？主要是通过支持度和可信度。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信...
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2015-10-11 17:58:58
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Part 1: Overview网神SecIPS 入侵防御系统基于先进的体系架构和深度协议分析技术，结合协议异常检测、状态检测、关联分析等手段，针对蠕虫、间谍软件、DDoS/DoS攻击、网络资源滥用等危害网络安全的行为，采取主动防御措施，实时阻断网络流量中的恶意攻击，确保信息网络的运行安全。IPS ...
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2015-09-08 12:00:26
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在学习Android的过程中，Intent是我们最常用Android用于进程内或进程间通信的机制，其底层的通信是以Binder机制实现的，在物理层则是通过共享内存的方式实现的。 Intent主要用于2种情景下：（1）发起意图 （2）广播 它的属性有：ComponentName,action,da.....
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2015-09-06 12:50:43
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数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务要找的模式类型．一般而言，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测．描述性挖掘任务描述数据库中的数据的一般性质．预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测．概念／类描述：特征化和区分数据特征化数据区分挖掘频繁模式，关联和相关关联分析．假设作为AllElectronics的...
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2015-08-20 20:39:11
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关联分析、噪声、高维性数据挖掘不是信息检索数据库中知识发现KDD：输入数据->数据预处理(特征选择、维归约、规范化、选择数据子集)->数据挖掘->后处理(模式过滤、可视化、模式表示)->信息数据预处理阶段，涉及融合多个数据源的数据、清洗数据、去噪和重复的观测值..
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2015-07-07 13:16:33
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FP_Growth算法是关联分析中比较优秀的一种方法，它通过构造FP_Tree，将整个事务数据库映射到树结构上，从而大大减少了频繁扫描数据库的时间。
FP_Growth算法主要分成两个步骤，第一步是构造FP-Tree，第二步是从FP-Tree中提取频繁项集。
更多关联分析和FP_Growth的介绍以及伪代码请见：什么是关联分析、FP-Growth算法的介绍。本文主要目的是介绍python实现FP...
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2015-07-04 09:40:50
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11.2对应分析在很多情况下，我们所关心的不仅仅是行或列变量本身，而是行变量和列变量的相互关系，这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示...
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2015-07-01 15:33:02
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引言：在关联分析中，频繁项集的挖掘最常用到的就是Apriori算法。Apriori算法是一种先产生候选项集再检验是否频繁的“产生-测试”的方法。这种方法有种弊端：当数据集很大的时候，需要不断扫描数据集造成运行效率很低。
而FP-Growth算法就很好地解决了这个问题。它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集。...
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2015-06-28 12:49:56
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前言：数据挖掘中的关联分析可以分成频繁项集的挖掘和关联规则的生成两个步骤，而Apriori算法是找频繁项集最常用到的一种算法。
关于关联分析和频繁项集请见：什么是关联分析？
中言：我们还是利用购物篮的例子来讲述Apriori算法的思路。
购物篮信息如下：
TID
Items 001
Cola, Egg, Ham
002
Cola, Diaper, Bee...
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2015-06-27 16:33:20
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引言：在认识什么是关联分析之前，先了解一下关联分析能用来干什么吧：
示例1：如下是一个超市几名顾客的交易信息。
TID
Items 001
Cola, Egg, Ham
002
Cola, Diaper, Beer
003
Cola, Diaper, Beer, Ham
004
Diaper, Beer
TID代表交易流水号，Items代...
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2015-06-26 13:33:27
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