多维关联规则数据挖掘概念详解

多维关联规则挖掘是根据是否允许同一个维度重复出现，可分为维间的关联规则（不允许同一维度重复出现）和混合维关联规则（允许维度在规则的左右同时出现）。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

AIGEP算法用于挖掘多维复杂关联规则，以处理具有丰富语义的复杂数据。介绍了CAR的概念，并重点阐述了AIGEP算法的主要工作，包括引入CAR模型、设计AIGEP算法和评估AIGEP算法的有效性。

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

这份由数据挖掘专家整理的PPT，深入浅出地讲解了关联规则的相关知识，对于想要学习和了解数据挖掘的同学来说，是一份不可多得的参考资料。

从交易数据库里挖规则，用得挺顺的一份资料，适合你想搞懂关联规则挖掘的来看看。文档里一口气讲了从一维布尔到多维多层的挖掘方式，还捎带聊了相关性，内容够全，节奏也清晰，适合边学边实操。 关联规则挖掘的套路，主要靠频繁项集和支持度置信度的组合。比如，你常见的Apriori 算法，用得多、资料多，学习起来也轻松。配合后面讲的AIGEP 算法，还能应付多维复杂场景，适合项目里玩点花样。 你要是搞WEKA的，可以顺着这份教程练起来，界面操作友好，过程还直观。想试试层级结构的，也别错过多层关联规则这块，挺适合做数据层次的。 嗯，如果你比较关心规则之间的冲突、负向关系，也有加权负关联规则挖掘这种小众内容，虽然

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