关联定义

Association（关联）在PD中的定义是： “一个关联是实体之间的连接。在Merise建模方法中，关联用于连接几个分别代表明确对象的实体，这些对象通过一个事件链接，而该事件可能不那么明确地由另一个实体表示。”。

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

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

powerdesigner的关联优化技巧

多层关联规则里的冗余过滤，挺适合想深入数据挖掘的你。规则太多看得眼花？其实多是祖孙关系里来的重复项，过滤下更干净明了。用Apriori算法来挖掘这些关联规则，挺常见的。不过一不小心就挖出一堆重复信息。比如你有“买了牛奶就买面包”，那“买了牛奶也买了全麦面包”也会被算进来，但其实意思差不多。嗯，过滤掉祖先那种重复规则，看起来会清爽多。再加个WEKA工具，界面友好，操作也简单。不管你是用户购物行为，还是想做推荐系统，套上这套逻辑准没错。像是用min_confidence来限制规则，或是设置层级结构分类，效果都蛮直观。如果你还不太熟，可以先看看这些资料：挖掘多层关联规则，或者去翻翻WEKA 关联规则

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：