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数据挖掘 关联分析 实例,关联分析是数据挖掘中重要的一个部分

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关于数据 挖掘、挖掘的两个问题是一种处理数据、-3/之间 。数据仓库和数据 挖掘实验_ 数据 挖掘实验指南数据 /，-3/库技术的发展，特别是数据仓库、Web等新数据源的日益普及，形成了数据知识丰富而匮乏的严重局面 。

1、关于 数据 挖掘的两道题,希望能详细解释,可以让一个新手听懂,答案并不...嗯，怎么说呢？最小支持度是一个元素在几个集合中出现的最小次数的阈值 。比如你有五套，以你的第二个问题为例:那么A的支持度是60%，B是80%，C是80%，D是60% 。因为一共考了五次，每次可能有一个或者几个ABCD，那么其中几个就包含一个A ， 这个A就是支持度 。以元素A为例，它在1和3中包含A，但在4和5中不包含A 。
【数据挖掘 关联分析 实例,关联分析是数据挖掘中重要的一个部分】
同样，你看B ， B存在于1和5，而不存在于3 ， 那么他的支持度就是4/50.880% 。先说置信度:置信度是指一个元素存在的集合中 ， 另一个元素存在的概率 。我们也以第二个问题为例:比如有A的集合中有B的概率是多少？我们来看看:有三组A: 1和3 。这三个中，1，2包含B ， 也就是说 ， B的置信度是2/3≈66.7% 。我们会找到b到c 。

2、大 数据 挖掘方法有哪些?Direct数据挖掘:目标是通过使用可用的数据，建立一个模型，该模型可用于剩余的数据，以及一个特定变量(可以理解为)Indirect数据挖掘:一个特定变量而是在所有变量之间建立一种关系 。数据 挖掘神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，近年来受到越来越多的关注 。

遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-3挖掘中得到应用 。决策树方法决策树是预测模型中常用的算法 。它有目的地对大量数据进行分类 ， 并从中发现一些有价值的潜在信息 。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理 。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具 。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作 。

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