Advertisement

该文件包含关联规则算法应用于数据集时的结果。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过应用数据挖掘关联规则算法，能够从大型数据集之中提取出潜在的模式和联系。这种方法旨在分析大量数据，以识别商品或服务之间、以及客户行为之间的关联性，从而为决策提供支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关联规则算法的数据集.xlsx
    优质
    该文件《关联规则算法的数据集.xlsx》包含了用于分析商品之间关联关系的大量交易数据记录，适用于市场篮子分析和推荐系统。 数据挖掘关联规则算法的数据集主要用于识别不同变量之间的关系模式，并从中提取有价值的信息。这些算法在市场篮分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。通过研究这类数据集，研究人员可以更好地理解消费者行为，优化产品组合策略等。
     
  • 关联规则算法在数据挖掘中的应用.rar
    优质
    本资料探讨了关联规则算法在数据挖掘领域中的应用，分析了其核心原理及其如何帮助企业发现产品间的隐藏关系，提高决策效率。 本资源包含5个文件夹，分别包含了Apriori、FPgrowth、ORAR、Eclat关联规则算法的Python实现代码及实验结果。其中，Eclat有两个文件夹，每个文件夹使用了不同的数据集进行实现。
     
  • Apriori.rar_关联规则_Apriori关联规则挖掘_关联规则算法
    优质
    本资源提供Apriori算法用于数据挖掘中的关联规则分析，适用于研究和学习关联规则与市场篮子模型的应用。 关联规则挖掘是一种数据分析方法，Apriori算法是其中一种常用的算法。这里可以包括对Apriori算法的测试以验证其性能和效果。
     
  • 关联规则在数据挖掘中的应用
    优质
    本研究探讨了利用关联规则进行数据挖掘的技术和方法，分析其在商业智能、市场篮子分析等领域的重要作用及其优势。 通过对超市提供的数据进行分析，可以洞察消费者的消费心理和行为规律，并据此调整货架布局，以实现最大的商业利益。
     
  • 超市数据集关联规则.rar
    优质
    本资源包含一个详细的超市交易记录数据集及其关联规则分析报告，适用于研究购物行为和商品间的关系，助力商业决策。 关联规则商品销售数据集包含一个商店的商品销售记录，用于进行数据挖掘与机器学习分析。
     
  • 基于Java的Apriori算法在关联规则数据挖掘中的应用实现
    优质
    本研究探讨了利用Java语言实现Apriori算法在关联规则数据挖掘领域的应用，旨在分析和发现大数据集中的频繁项集与关联规则。 使用JAVA实现的关联规则数据挖掘Apriori算法，并通过图形化界面展示结果。该工具可以从布尔类型数据库中找出关联规则。
     
  • Apriori算法在关联规则挖掘中的应用
    优质
    本文介绍了Apriori算法的基本原理及其在数据挖掘领域中用于发现商品间关联关系的应用，通过实例分析了该算法的实际操作过程。 关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究方向。本段落在分析Apriori算法的原理及性能的基础上，指出了该算法存在两个主要不足：一是扫描事务数据库次数过多；二是生成高维候选项目集时进行比较操作的次数较多。为了克服这些缺点，提出了一种效率更高的S_Apriori算法，通过采用新的数据结构和优化后的机制来提高运算效率。
     
  • 基于股票购买数据集的频繁项集与关联规则应用分析
    优质
    本研究运用频繁项集与关联规则方法，深入分析了股票购买数据集，旨在挖掘投资者行为模式和市场趋势，为投资决策提供支持。 市场篮子分析：利用股票购买数据集挖掘频繁项目集及关联规则的应用 摘要： 市场购物篮分析是一种用于识别经常一起被消费者购买的商品集合的方法。这一方法通常涉及在大规模数据库中寻找频繁出现的物品组合以及它们之间的相关性模式。从这种分析中获得的知识对于市场营销策略至关重要，例如商品摆放位置和促销活动的设计等。本段落展示了如何使用APRIORI算法处理ING-DiBa银行2019年的股票购买数据集来识别经常一起被消费者购买的股票集合及其关联规则。 关键词：市场篮子分析、频繁项目集、关联规则、Apriori算法、股票购买 简介： 挖掘关联规则是发现交易记录中不同商品之间关系的重要途径。通过运用适当的算法，如APRIORI算法，可以从大量购物数据中提取出有价值的信息和模式，从而帮助商家更好地理解顾客的购买行为，并据此制定更加有效的营销策略。
     
  • 基于简单关联规则的成人数据集分类方法
    优质
    本研究提出了一种创新的数据分类算法，运用简单关联规则对成人数据集进行有效分类，旨在提升数据分析效率和准确性。 从UCI数据网站选择成人数据库（adult），该数据集是从美国人口普查局的数据库中提取的一年收入大于50k的成人样本。选取了8个属性变量：工作环境、教育水平、婚姻状况、职业类型、关系状态、种族和性别，这些均为类别型变量。例如，在“职业”这一分类下可以有多种具体的职业选项，如技术支援（Tech-support）、手工维修（Craft-repair）等。 通过关联分析方法来探究这8个属性变量之间的相互联系，并从中提取出有用的信息。
     
  • 数据集中的关联规则数据分析挖掘
    优质
    本研究专注于探索数据集中隐藏的模式和关系，通过运用先进的关联规则分析与数据挖掘技术，揭示变量间深层次联系，为决策提供有力支持。 这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，每个数据集包含大约10万条记录，适用于进行关联规则分析。