关联定义-PowerDesignerCDM

在数据挖掘中，关联规则挖掘的形式化定义是指根据给定的数据集，发现其中频繁出现的物品组合。这一过程有助于揭示不同物品之间的关联关系和规律。通过分析大量数据，可以有效提取出这些潜在的关联，从而为后续决策和预测提供依据。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看

右关联和全关联的 SQL 语句例子，讲得还挺清楚的，适合你刚开始上手多表查询的时候用。右关联的重点在于：就算左边表没数据，右边的也照样保留，类似在问：“右边部门表里所有部门，员工有没有就随缘啦”。代码是这样写的：SELECT * FROM Employee EMP Right JOIN Department DP ON EMP.dp_id = DP.DP_ID嗯，查询结果会把Department里的所有记录都保留下来，Employee里没匹配的就是NULL。全关联（Full Join）就更野一点，两边表都不放过——谁有就展示谁，相当于“全体集合大展示”。用法是：SELECT * FROM Em

powerdesigner的关联优化技巧

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

数据定义语句用于创建、修改或删除数据库表。例如，创建“学生”表：EXEC SQL CREATE TABLE Student (Sno CHAR(5) NOT NULL UNIQUE, Sname CHAR(20), Ssex CHAR(1), Sage INT, Sdept CHAR(15));

方差S²（样本）的定义为：