负关联

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。

在数据挖掘中，负关联规则挖掘算法主要探索形如A→┐B、┐A→B、┐A→┐B的蕴含关系，其中项集A的存在抑制了项集B的出现。这种挖掘方法突出了负相关的数据模式分析。

10.2“近似”负关联规则算法定理1设，则有① ② ③ ④其中：为支持度函数。定理1描述的是三种不同形式的负关联规则支持度的计算方法。

非负矩阵分解方向的文章具有一定参考价值，推荐有兴趣的读者阅读学习。

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

Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿包括非负矩阵分解的讲义和相关程序截图。

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

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。”。

该Matlab程序利用非负矩阵分解技术，对高光谱数据进行解混操作，适用于图形图像处理领域。