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数据挖掘教程4课件
数据挖掘: 概念和技术 — Chapter 6 —;第6章:从大数据库中挖掘关联规则;什么是关联挖掘?;关联规则:基本概念;规则度量:支持度与可信度;关联规则挖掘:路线图;第6章:从大数据库中挖掘关联规则;关联规则挖掘—一个例子;关键步骤:挖掘频繁集;Apriori算法;Apriori算法 — 例子;如何生成候选集;如何计算候选集的支持度;生成候选集的例子;提高Apriori效率的方法;Apriori 够快了吗? — 性能瓶颈;挖掘频繁集 不用生成候选集;用交易数据库建立 FP-tree;FP-tree 结构的好处;用 FP-tree挖掘频繁集;挖掘 FP-tree的主要步骤;步骤1: 从 FP-tree 到条件模式库;FP-tree支持条件模式库构造的属性;步骤2: 建立条件 FP-tree ;通过建立条件模式库得到频繁集;第3步: 递归挖掘条件FP-tree;单FP-tree 路径生成;特例: FP-tree 中的唯一前缀路径;频繁集增长的原理;为什么 频繁集增长 速度快?;FP-growth vs. Apriori: 相对于支持度的扩???性;FP-growth vs. Tree-Projection:相对于支持度的扩展性;关联规则结果显示 (Table Form );关联规则可视化Using Plane Graph;关联规则可视化Using Rule Graph;冰山查询
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