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关联规则挖掘算法
本章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。背景与挖掘目标 现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多...
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关联规则技术研究
《关联规则技术研究》是2012年浙江大学出版社出版的图书，作者是沈斌。本书是作者沈斌在关联规则挖掘领域多年研究成果的系统总结。
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关联规则（一） AIS算法
根据资料记载，AIS算法是在1993年被提出来的，是最早的关联规则算法。它的创始人主要有Agrawal,lmielinski,Swami三位，在给算法命名的时候，取了三个人的首字母，因此该算法被称为AIS算法。2....
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关联规则Apriori算法及实现（python）
{1,2}=>3和{2,3}=>1的支持度都为3/7（关联规则的支持度等于频繁集的支持度。四、代码实现 Apriori 算法 from_future_import print_function import pandas as pd#自定义连接函数，用于实现L_{k-...
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关联规则算法探讨
文章对关联规则的发展进行了简单的介绍，分析了关联规则的经典算法，介绍进了一种新的关联规则算法，并对这三种算法在挖掘关联规则的特点进行了对比分析，最后对关联规则以后的发展进行了总结。 著录项来源《企业技术开发：新远见》...
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关联规则之序列模式挖掘
1 ）序列模型 = 关联规则 + 时间 / 空间维度 2 ）这里讨论的序列模式挖掘指的是时间维度上的挖掘。
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基于关联规则算法的医疗数据挖掘
【摘要】：通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数据进行挖掘,使用SQLServer2005数据挖掘工具...
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python 关联规则算法 apriori实现
x[j][l-1]:r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]]))return r#寻找关联规则的函数def find_rule(d,support,confidence,ms=u'-'):result=pd.DataFrame(index=['support','confidence'...
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机器学习之关联规则（支持度和置信度、Apriori算法）
关联规则 ：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则形如 X ⟹ Y 的蕴涵表达式，其中X和Y是不相交的子集，即（X交Y = 空集）。 关联规则的强度可以用它的支持度和置信度度量。 支持度（suppot） ：确定规则可以用于给定数据集的频繁程度。
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