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特徵法则[Characteristic
Seminar;特徵法則(Characteristic Rule)演算法;特徵法則(cont’d);?
;特徵法則演算法; while (NT) {
再選則某一屬性繼續概括化;
將具有相同屬性值的資料合併,並且將其筆數累加起來;
}//end while
t-weight係數的計算
Vote(qa): 某一類資料的累加總數
Vote(qi): 各類資料的累加總數, I=1..n,n=資料類別數
法則的表: ?(x) target_class(x) ? condition1 (x) [t:w1] ? … ? conditionn(x)[t:wn]
;公司名
;關連法則(Association Rule);關連法則(cont’d);關連法則演算法;關連法則演算法(cont’d);100
200
300
400;關連法則演算法(cont’d);1;法則的產生
若large k-itemset為ABCD,則有可能ABC?D也有可能AB?CD或是BC?AD,只要能夠滿足minimum confidence與minimum support這些法則就成立
法則的表示
A?D(c%,s%)這樣的形式表達輸出(c為confidence, s為support);關連法則演算法(cont’d);分類法則(Classification Rule);?
;分類法則(續);聚類分??(Clustering analysis);聚類分析(Clustering analysis);空間位置資料聚類;空間位置資料聚類(cont’d);空間位置資料聚類(cont’d);空間位置資料聚類(cont’d);空間位置資料聚類(cont’d);空間位置資料聚類(cont’d);空間位置資料聚類(cont’d)
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