数据挖掘实践资源集合

数据挖掘实践的资源集合，内容还挺全，基本覆盖了从基础到进阶的操作。你如果平时会搞点算法实验、模型啥的，这套挺顺手。

机器学习中的关联规则挖掘算法讲得比较清楚，像 Apriori 和 FP-Growth 都提到了，适合用来理解怎么找出那些“买了 A 也买 B”的场景。

聚类与距离度量那篇也不错，像 K-means 和层次聚类的用法讲得还行，适合那种电商或用户画像的需求。配合可视化工具效果更好。

多层关联冗余过滤讲的是怎么在规则太多时做一些去噪，避免你输出一堆没意义的结果，嗯，这个在生产环境里还挺实用。

挖掘多层关联规则你可以理解为“分类再细一点”，比如商品有品牌、品类、属性，逐层挖掘出规则就更精细了。复杂结构的数据，这招不错。

基于机器学习的电信用户行为聚类属于那种直接上手型的例子，多时候你拿来改一改就能用，适合业务需求多变的时候。

分类属性与量化属性的关联规则就更细了，混合类型的数据起来本来就麻烦，这里有些经验之谈，适合你遇到字段多、结构复杂的情况。