数据仓库与数据挖掘技术 第五章 关联规则_第1页
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第5章关联规则方法51关联规则的概念和分类511关联规则的概念512关联规则的分类1基于规则中处理的变量类别分类2基于规则中数据的抽象层次分类3基于规则中涉及的数据维数分类4基于模式与规则之间的相互关系分类52APRIORI算法521产生频繁项集1求频繁1项集L12求频繁K1项集LK1即执行APRIORIGENLK图51示例数据库522产生频繁项集的实例1第1次迭代，产生频繁1项集3第3次迭代，产生频繁3项集523从频繁项集产生关联规则53FPGROWTH算法531FPGROWTH算法计算过程图52示例数据库图53FPTREE532FPGROWTH算法示例图54I5的条件模式树54利用SQLSERVER2005进行关联规则挖掘1数据准备图55客户基本情况表图56贷款余额表图57合并表数据图58合并产生的表2实现挖掘任务图59启动MICROSOFTVISUALSTUDIO图510新建ANALYSISSERVICES项目图511ANALYSISSERVICES项目信息图512新建数据源视图图513数据源视图向导图514选择数据源图515选择表和视图图516命名数据源视图图517数据源视图具体信息图518新建挖掘结构图519数据挖掘向导欢迎界面图520选择创建挖掘结构所用的方法图521选择挖掘结构所用的数据挖掘技术图522选择数据源视图图523指定表类型图524指定列图525指定列内容和数据类型图526为挖掘结构命名图527挖掘模型图528设置算法参数图529参数设置图530启动部署图531显示部署进度图532处理挖掘结构和所有模型图533选择挖掘结构图534处理成功3查看挖掘结果图535加载挖掘模型进度图536查看项集图537设定支持度和项集尺寸图538查看规则图539显示依赖关系图540查找感兴趣的结点图541“房地产开发”的关系网络图542选择事例表图543选择可预测列图544显示提升图图545显示分类矩阵习题51说明关联规则挖掘的目的和作用。2简要说明在频繁模式发现技术中，产生候选项集和不产生候选项集两种技术各自的特点和优缺点。3图51所示的数据库，如果分别设定最小支持度S10和S40，置信度C70，计算该示例数据库中的频繁项集和规则。4根据图53所示的FPTREE，找出以I4，I3，I1，I2为后缀的频繁模式。5根据图53所示的FPT
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