关联规则挖掘数据集（关联规则数据挖掘方法）

本篇目录：

1、数据挖掘中常用的方法有哪些?基本流程是什么?2、我在做关联规则算法,请问在哪里可以找到试验用的数据?3、谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊4、数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?

数据挖掘中常用的方法有哪些?基本流程是什么?

1、(1)信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

2、传统统计方法：①抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。②多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

3、建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

4、分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

5、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

6、包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等多种数据预处理工作。建立模型建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。

我在做关联规则算法,请问在哪里可以找到试验用的数据?

针对药物临床试验方案，一般是不会透露的，在临床试验中能查询到只有临床试验设计方案，还有一些临床试验进展数据，这里比较推荐的是数据库查询方式，在“中国临床试验数据库”和“全球临床试验数据库”中查询临床试验信息。

例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索(information retrieval)领域的任务。

关联分析的核心目标就是找出支持度大于等于某个阈值， 同时 置信度大于等于某个阈值的所有规则，这两个阈值记为 和 。

关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物篮分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。

如果两个或者多个事务之间存在一定的关联关 系，那么，其中一个事务就能够通过其他事务预测到。

谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

1、沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。

2、金融管理研究的一个显著特点是数据分析量大、不确定性因素多，面对当今时代的海量金融数据，基于传统统计技术建立的模型假设条件多，实际应用难以奏效。

3、）单层规则和多层关联规则 在单层规则中，所有的项不考虑现实数据的多层性，而在实际应用中，涉及不同的抽象层发现的多层关联规则则是一种更有用的关联规则，因为属性之间存在一种层次关系。

4、数据挖掘的主要有6个任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析 关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。

5、关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?

《数据挖掘：概念与技术》上面写到：“关联规则被认为是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。”我认为可以根据你现有的数据集，做实验，通过实验结果来确定那个阈值比较合理。

{Diaper， Beer}的支持度计数除于{Diaper}的支持度计数，为这个规则的置信度。例如规则{Diaper}→{Beer}的置信度为3÷3=100%。说明买了Diaper的人100%也买了Beer。

那么就可以说在该班班长竞选中，张三的支持度是：40/50*100%=80%。该名词还常出现在数据挖掘的关联分析中，常跟 置信度（或可信性）一起出现。

置信度就是条件概率， 前件出现的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。

设定最小支持度（minsup）=3/7，最小置信度（misconf）=5/7。

到此，以上就是小编对于关联规则数据挖掘方法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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