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1、关联规则相关介绍 关联规则相关介绍一、关联规则为何(可参考文献1)二、wake关联规则过程演示三、提取过程和指标解释四、算法五、参考文献2.1输入数据准备将数据转成csv格式 时间股票A股票B股票C股票D股票E股票F1涨跌涨涨涨跌2跌涨跌涨跌涨3涨涨涨跌涨跌4跌涨涨跌涨涨5涨跌跌涨跌跌6跌涨跌涨涨涨7涨跌涨涨跌涨8跌涨跌跌涨涨9涨跌跌涨涨跌10涨涨涨跌跌涨2.2导入weka1. 打开weka2. 打开Explorer3. open file(csv文件)4.选中所有Attributes5.转到Associate标签2.4 weka计算结果频繁项集结果规则列表可以看到第14、15两项结果较好。1

2、4-15是一对对称规则。置信度与记录数之比为支持度3.1 主要指标和术语1.支持度（数学上的定义可见文献2） 项集/总项集2.置信度 规则项集/规则内相关项合集3.强关联:支持度最小支持度&置信度最小置信度4.频繁项集：频繁出现的项时间股票A股票B股票C股票D股票E股票F1涨跌涨涨涨跌2跌涨跌涨跌涨3涨涨涨跌涨跌4跌涨涨跌涨涨5涨跌跌涨跌跌6跌涨跌涨涨涨7涨跌涨涨跌涨8跌涨跌跌涨涨9涨跌跌涨涨跌10涨涨涨跌跌涨4.1 算法1. Apriori:主要包括连接和剪枝两部分 连接即前一页建立关联矩阵 剪枝即去掉非频繁项集如前页第2、3步2. FP-Tree:这一种基于树的Apriori加速算法 用节点重量代表支持度 可用树枝相对于节点粗细来表示置信度 参考文献1 /view/1076817.htm2 范明，孟小峰等译.数据挖掘：概念与技术， 机械工业出版社3 /haosijia929/a

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