数据挖掘中分类属性与量化属性的关联规则分析

量化关联规则可用于对数值属性进行动态离散化，发现隐藏的模式和规律。

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

关联规则是指所有形如X ⇒ Y的蕴涵式，其中X和Y是数据项集，且X与Y没有交集。关联规则被认为是有趣的，如果它们满足最小支持度和最小置信度的阈值，这些规则被称为强规则。

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。

Apriori算法是一种采用逐层搜索的迭代方法，用于发现数据中的频繁项集。该算法从频繁1-项集开始，逐步探索更高阶的频繁项集，通过连接和剪枝两步骤完成。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息技术中具有关键作用。关联规则作为其中一种核心算法，在市场篮子分析、推荐系统和医学诊断等领域广泛应用。将详细介绍关联规则的概念及其在数据挖掘中的应用。关联规则挖掘的目标是发现数据库中项集之间的有趣关系，例如“顾客购买牛奶，可能也购买面包”。通过支持度和置信度衡量规则的可靠性，并介绍了Apriori、FP-Growth和Eclat等常见算法的工作原理和优劣。

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。

数据挖掘课件的关联规则部分讲得还挺扎实的，适合你想了解商业怎么搞的朋友们。支持度、可信度这些概念讲得不啰嗦，能快速搞明白怎么从购物记录里挖出像“尿布+啤酒”这种看似离谱但实际有用的组合。 关联规则的比较接地气，像“身体+头”这类术语，也都配了例子，快就能上手。比如你要用户买了手机是不是还会买壳子？就靠这个。 算法部分重点了Apriori，用起来虽然不算新潮，但思路清晰，适合刚入门的朋友理解频繁项集怎么来的。顺带也提了下FP-Tree，你要是想研究高效挖掘的话，可以再去深挖下。 文中链接挺丰富的，什么剪枝、递减优化这些技巧也都有。像Apriori 高效剪枝关联规则挖掘算法、支持度递减关联规则挖掘