简单关联规则用于对成人数据集进行分类。

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简介：
该数据集来源于UCI机器学习数据库网站，具体为成人数据库（adult），其数据源自美国人口普查局的数据库。本次选取了过去一年的收入超过50,000美元的成人数据样本，并从中挑选出八个属性变量，包括工作环境、教育程度、婚姻状况、职业类型、关系状态、种族和性别等，所有这些变量均为类别型特征。例如，“职业”可能取值为“技术支持”、“手工艺修理”、“其他服务”、“销售”、“高级管理”、“专业人士”、“操作员及清洁工”、“机器操作员及质量控制员”、“行政人员”、“农业渔业”、“运输搬运”、“私人家庭服务”等。“Protective-serv”和“Armed-Forces”也可能作为职业选项。通过关联分析方法，我们可以探究这八个属性变量之间的关联性，从而有效地提取出有价值的信息。

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基于简单关联规则的成人数据集分类方法

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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。

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