數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 第五章 關(guān)聯(lián)規(guī)則

第5章關(guān)聯(lián)規(guī)則方法51關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念和分類511關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念512關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類1基于規(guī)則中處理的變量類別分類2基于規(guī)則中數(shù)據(jù)的抽象層次分類3基于規(guī)則中涉及的數(shù)據(jù)維數(shù)分類4基于模式與規(guī)則之間的相互關(guān)系分類52APRIORI算法521產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集1求頻繁1項(xiàng)集L12求頻繁K1項(xiàng)集LK1即執(zhí)行APRIORIGENLK圖51示例數(shù)據(jù)庫(kù)522產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的實(shí)例1第1次迭代，產(chǎn)生頻繁1項(xiàng)集3第3次迭代，產(chǎn)生頻繁3項(xiàng)集523從頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則53FPGROWTH算法531FPGROWTH算法計(jì)算過(guò)程圖52示例數(shù)據(jù)庫(kù)圖53FPTREE532FPGROWTH算法示例圖54I5的條件模式樹(shù)54利用SQLSERVER2005進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備圖55客戶基本情況表圖56貸款余額表圖57合并表數(shù)據(jù)圖58合并產(chǎn)生的表2實(shí)現(xiàn)挖掘任務(wù)圖59啟動(dòng)MICROSOFTVISUALSTUDIO圖510新建ANALYSISSERVICES項(xiàng)目圖511ANALYSISSERVICES項(xiàng)目信息圖512新建數(shù)據(jù)源視圖圖513數(shù)據(jù)源視圖向?qū)D514選擇數(shù)據(jù)源圖515選擇表和視圖圖516命名數(shù)據(jù)源視圖圖517數(shù)據(jù)源視圖具體信息圖518新建挖掘結(jié)構(gòu)圖519數(shù)據(jù)挖掘向?qū)g迎界面圖520選擇創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)所用的方法圖521選擇挖掘結(jié)構(gòu)所用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)圖522選擇數(shù)據(jù)源視圖圖523指定表類型圖524指定列圖525指定列內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型圖526為挖掘結(jié)構(gòu)命名圖527挖掘模型圖528設(shè)置算法參數(shù)圖529參數(shù)設(shè)置圖530啟動(dòng)部署圖531顯示部署進(jìn)度圖532處理挖掘結(jié)構(gòu)和所有模型圖533選擇挖掘結(jié)構(gòu)圖534處理成功3查看挖掘結(jié)果圖535加載挖掘模型進(jìn)度圖536查看項(xiàng)集圖537設(shè)定支持度和項(xiàng)集尺寸圖538查看規(guī)則圖539顯示依賴關(guān)系圖540查找感興趣的結(jié)點(diǎn)圖541“房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)”的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖542選擇事例表圖543選擇可預(yù)測(cè)列圖544顯示提升圖圖545顯示分類矩陣習(xí)題51說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的和作用。2簡(jiǎn)要說(shuō)明在頻繁模式發(fā)現(xiàn)技術(shù)中，產(chǎn)生候選項(xiàng)集和不產(chǎn)生候選項(xiàng)集兩種技術(shù)各自的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)。3圖51所示的數(shù)據(jù)庫(kù)，如果分別設(shè)定最小支持度S10和S40，置信度C70，計(jì)算該示例數(shù)據(jù)庫(kù)中的頻繁項(xiàng)集和規(guī)則。4根據(jù)圖53所示的FPTREE，找出以I4，I3，I1，I2為后綴的頻繁模式。5根據(jù)圖53所示的FPT