对于一个关联规则而言,它指的是A物品和B物品之间的内在关系,其实也就是条件概率。所以A->B关联规则的概率就是P(AB)/P(A)和条件概率的公式一样,不过在这个问题场景当中,也有一个术语,叫做置信度,英文是confidence。 其实confidence也好,support也罢,我们都可以简单地理解成出现的概率。这是一个计算概率的模型,可以...
关联规则分析需要从基础数据中挖掘出支持度和置信度都超过一定阈值的关联规则,以便在决策中应用。同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则,称为强规则。 挖掘关联规则的主流算法为 Apriori 算法。它的基本思想是在数据集中找出同时出现概率符合预定义(Pre-defined)支持度的频繁项集,而后从以上频繁项集中,找出...
关联规则Apriori算法C语言在分析Apriori算法的基础上,介绍了该算法的C语言实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,为进一步研究关联规则提供了基础. 查看全部>>doi:10.3969/j.issn.1009-315X.2011.01.015李楠辽宁师范大学宁燕子辽宁师范大学档案馆杨存志辽宁师范大学教务处大连民族大学学报李楠,宁燕子,杨存志.  A...
例如,从销售数据中发现的规则:在消费者去超市购物时,假设消费者在本次的消费过程中买了牛奶,那他本次消费中买面包的概率也很大,此类信息可以作为做出促销定价或产品销售等营销活动决定的根据。 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做...
基于Apriori和C5.0算法的智能电表故障预测
A. 满足最小置信度的规则 B. 提升度大于1的规则 C. 满足最小支持度的规则 D. 满足最小支持度和最小置信度的规则 相关知识点: 试题来源: 解析 D解析:在关联规则Apriori算法中,强关联规则是满足最小支持度和最小置信度的规则。 :在关联规则Apriori算法中,强关联规则是满足最小支持度和最小置信度的规则。
下列关于Apriori算法说法,不正确的是A.支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集B.提升度大于1的强关联规则是有效强关联规则C.关联规则分析是一类非常有用的数据挖掘方
关于关联规则,正确的是:( )。A.关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-GrowthB.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例C.一个项集满足最小支持度,我们
下列对关联规则的描述中,不正确的是()。 A. 频繁项集的子集也一定是频繁的 B. 若一个项集是非频繁的,则它的超集有可能是频繁的 C. Apriori算法是关联规则的经典技术 D. 连接和剪枝是关联规则的两个常见步骤 相关知识点: 试题来源: 解析 B.若一个项集是非频繁的,则它的超集有可能是频繁的 ...
百度试题 结果1 题目数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题? A. 分类 B. 聚类 C. 关联规则挖掘 D. 回归分析 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏