数据挖掘 第6章--挖掘频繁模式、关联和相关性ppt课件

.,数据挖掘与商务智能,范勤勤物流研究中心,.,第二章挖掘频繁模式、关联和相关性,目录第一章,.,基本概念,.,4,购物篮分析：“尿布与啤酒”,.,5,购物篮分析,.,6,频繁项集、闭项集和关联规则,.,7,频繁项集、闭项集和关联规则,.,8,关联规则基本概念示例,.,9,规则度量：支持度和置信度,Customerbuysdiaper,Customerbuysboth,Customerbuysbeer,.,10,关联规则挖掘过程,.,11,关联规则挖掘分类,.,12,关联规则挖掘分类,.,13,由事务数据库挖掘单维布尔关联规则,最小支持度50%最小置信度50%,.,频繁项集挖掘方法,.,15,Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集,.,16,Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集,.,17,Apriori算法步骤,.,18,Apriori算法示例,DatabaseTDB,1stscan,C1,L1,L2,C2,C2,2ndscan,C3,L3,3rdscan,.,19,使用Apiori性质由L2产生C3,.,20,由频繁项集产生关联规则,.,21,提高Apriori算法的效率,.,22,提高基于Apriori挖掘效率的算法,.,23,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,24,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,25,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,26,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,27,挖掘频繁项集的模式增长方法,I1:1,I3:1,I4:1,I3:1,I1:1,I2:1,I5:1,I3:1,I4:1,I5:1,2,3,4,2,2,5,2,2,6,3,7,4,2,.,28,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,29,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,30,挖掘频繁项集的模式增长方法,产生的频繁模式,.,31,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,32,挖掘频繁项集的模式增长方法,产生的频繁模式,产生的频繁模式,条件模式基,条件FP树,I4,I2,I1:1,I2,I1,I3:1,I2,I1:1,I2:1,I5,I2,I5:2,I1,I5:2,I2,I1,I5:2,I2,I4:2,.,33,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,34,挖掘频繁项集的模式增长方法,产生的频繁模式,产生的频繁模式,项,条件模式基,条件FP树,I4,I3,I2,I1:1,I2,I1,I3:1,I2,I1:1,I2:1,I2,I1:2,I2:2,I1:2,I2,I5:2,I1,I5:2,I2,I1,I5:2,I2,I4:2,I2,I3:4,I1,I3:4,I2,I1,I3:2,I5,.,35,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,36,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,37,挖掘频繁项集的模式增长方法,项,条件模式基,条件FP树,I4,I3,I1,I2,I1:1,I2,I1,I3:1,I2,I1:1,I2:1,I2,I1:2,I2:2,I1:2,I2:4,I2,I5:2,I1,I5:2,I2,I1,I5:2,I2,I4:2,I2,I3:4,I1,I3:4,I2,I1,I3:2,I2,I1:4,I5,.,38,挖掘频繁项集的模式增长方法,.,39,使用垂直数据格式挖掘频繁项集,DatabaseTDB,L1,L2,L3,.,40,挖掘闭模式和极大模式,.