【数据挖掘与Clementine】第09章.Clementine关联分析.pptxVIP

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数据挖掘与Clementine第九章Clementine关联分析举例解决问题?考虑的是关联,得到的是规则,处理变量之间的相关,而非客户之间买香烟的人是否倾向于也买巧克力或啤酒高血脂的人是否也常伴有高血压买车险的人是否也倾向于买房险模型分类模型GRI后项可以是数值型变量为提高算法效率设计Apriori前后必须是分类变量深度优先有哪些信誉好的足球投注网站Cama可以处理在线数据,效率高序列比如买产品之后买服务基本概念术语解释支持度A,B商品同时购买占总购买的比例可信度购买A商品也同时购买B商品的比例提升度可信度/(购买B的用户/总用户)事务理解为一种商业行为(比如购买某商品)项集事务表中变量值和项集所包含的具体项目。举例IDp1p2p3P41面包巧克力?水2水牛奶面包面条3橘子肉面条啤酒4鱼饮料冰淇淋面包支持度可信度提升度事务项集1/41/4(?)/(3/4)每一行行包括集合7.6 关联规则模型寻找数据中一起发生的事情与Web相似,但以极快的速度发掘更复杂的模式与规则归纳不同之处每个规则的Output字段可能各不相同规则可用于查看,但非预测可生成同一output字段的规则,用于预测与规则归纳相比,运行较慢,可增加限制条件从而提高速度两种算法:Apriori,GRI(广义规则探测)7.7 Sequence模型与关联规则不同之处在于寻找与时间/顺序有关的规则应用领域:零售、网络日志、过程改进用于字符型字段,数值被当作是字符用CARMA算法

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