通过Apriori算法挖掘CARs;对所得到的CARs进行剪枝和排序;根据第一条能匹配上的类别规则获得对应分类Apriori所挖掘出来的所有CARs并不能直接使用，因为即使是在很小的数据集上，CARs的总量依旧可能很大。除此以外，可能存在相冲突的关联规则以及没有默认规则也会给分类带来困难。为了应对这些问题，CBA采用了如下排序规则...
在R语言中,Apriori关联规则算法是借助arules中的一系列函数来实现的,而另一个包arulesViz则可以实现关联规则的可视化,关联规则分析主要包括对频繁数据集的探索、建立关联规则和关联规则查看和分析。在这我们主要通过Apriori关联规则中apriori方法和Eclat方法实现为例。 [基本要求] (1)按实验内容编写完整的程序,并上机验...
(1)Apriori算法 虽然Apriori 算法可以直接挖掘生成表中的交易数据集,但是为了关联挖掘其他算法的需要先把交易数据集转换成分析数据集,构建的算法设置图如图 1 所示。 参数设置 通过格式转换, 设最低条件支持度为15%,最小规则置信度为30%,最大前项数为5,选择专家模式,挖掘出最有价值的10条关联规则,如图 2 所示。
自从 1993年以来,数据挖掘领域的研究者在关联 规则挖掘的研究上作了大量的工作, 使之成为一种具有实际意义的数据挖掘技术, 其中主要的工作有:经典 的 Apriori 算法及其衍生算法、并行挖掘算法、量化关联规则挖掘算法以及增量挖掘算法等。挖掘方式主要 有:自底向上型 (典型的有 Apriori 算法及其扩展算法 、 自顶...
发现关联规则要经过以下三个步骤:<br> <br> 1、连接数据,作数据准备;<br> <br> 2、给定最小支持度和最小可信度,利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则;<br> <br> 3、可视化显示、理解、评估关联规则。<br> <br><span>三 、关联规则挖掘的过程</span><br> ...
关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究
基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用
种基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘算法.在数据预处理阶段,采用分辨矩阵对原始数据集进行属性约简,达到降维的目的;在关联规则挖掘阶段,采用位图来表示原始数据集,并在每一步运算过程中通过置信度阈值对特征集进行约简.应用实例和仿真实验表明,该方法在时间复杂度和空间复杂度都有了极大的改善,具有一定的应用...
Apriori算法是一种流行的关联规则挖掘和频繁项集提取算法,在关联规则学习中有应用。它旨在对包含交易的数据库进行操作,例如商店客户的购买(购物篮分析)。除了购物篮分析之外,该算法还可以应用于其他问题。例如,在网络用户导航领域,我们可以搜索诸如访问过网页A和网页B的客户也访问过网页C的规则。
研究发现交通事故数据的模式及潜在规律,针对关联规则挖掘Apriori算法用于交通事故分析效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法,用来分析大量的交通事故记录,从中找到导致交通事故发生的频繁因素组合,从而为交通管理部门采取相应的措施提供决策支持.实验表明:与Apriori算法相比,改进算法具有更好的性能,更适用于交通事故...