分类数量关联规则的处理方法

数量关联规则挖掘可分为五个步骤： 数值属性离散化 离散区间整数化 在离散化的数据集上生成频繁项集 产生关联规则 规则输出

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。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

关联规则知识点详解####一、关联规则概述1.1问题提出在日常生活中，我们经常会遇到一些看似无关的商品被放在一起销售的情况。比如啤酒和尿布这两种截然不同的商品，为什么会被商家放在一起呢？这是因为商家通过对销售数据的分析发现了一种现象：一些顾客在购买婴儿尿布的同时，也很可能会购买啤酒。进一步的研究表明，这种购买行为主要是由年轻父亲在执行家庭采购任务时所产生的。 1.2关联分析定义关联分析是一种数据挖掘技术，由R.Agrawal在1993年提出。它从数据集中发现不同属性之间的相互联系，即找到满足一定支持度和支持度阈值的关联规则。例如，通过分析超市销售数据，我们可以发现“购买床单的顾客有80%的概率

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

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