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数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案解析,数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案

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本文目录导读:

  1. 关联分析基础概念回顾
  2. 课后习题中的关联规则挖掘算法相关问题
  3. 关联分析在实际中的应用与挑战

《数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案解析》

关联分析基础概念回顾

在数据挖掘概念与技术的第六章中,关联分析是一个核心内容,关联分析旨在发现数据集中不同项之间的有趣关系,例如在购物篮分析中,我们可以通过关联分析找出哪些商品经常被一起购买。

(一)支持度

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支持度是一个重要的度量指标,它表示一个项集在整个数据集中出现的频率,在一个包含1000笔交易的数据集里,面包,牛奶}这个项集同时出现在200笔交易中,面包,牛奶}的支持度就是200/1000 = 0.2,支持度可以帮助我们筛选出那些在数据集中足够频繁出现的项集,因为如果一个项集的支持度很低,可能只是偶然出现的组合,不具有实际的分析价值。

(二)置信度

置信度用于衡量关联规则的强度,对于关联规则X - > Y(如面包 - > 牛奶),置信度的计算是包含X和Y的事务数除以包含X的事务数,假设包含面包的事务有300笔,其中同时包含面包和牛奶的有200笔,那么面包 - > 牛奶这个规则的置信度就是200/300≈0.67,置信度越高,说明在X出现的情况下,Y出现的可能性越大。

课后习题中的关联规则挖掘算法相关问题

(一)Apriori算法

1、算法原理

- Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,它基于先验原理,即如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也一定是频繁的;反之,如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也一定是非频繁的。

- 在挖掘频繁项集的过程中,算法从单个项开始,逐步扩展项集的大小,首先找出所有频繁1 - 项集(单个商品的频繁项集),然后基于频繁1 - 项集生成候选2 - 项集,再通过计算支持度筛选出频繁2 - 项集,以此类推。

2、复杂度与优化

- Apriori算法的主要计算复杂度在于生成和测试大量的候选项集,随着项集大小的增加,候选项集的数量会呈指数级增长。

- 为了优化算法,可以采用一些策略,如事务压缩,在每次扫描数据集后,可以删除那些不包含任何频繁项集的事务,因为这些事务对后续的挖掘没有贡献。

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(二)FP - growth算法

1、算法优势

- FP - growth算法相对于Apriori算法在效率上有很大的提升,它采用了一种叫做频繁模式树(FP - tree)的结构来存储数据。

- 在构建FP - tree的过程中,它只需要对数据集进行两次扫描,第一次扫描是统计各个项的支持度,确定频繁1 - 项集;第二次扫描是构建FP - tree,之后,通过挖掘FP - tree来找出频繁项集。

2、挖掘过程

- 在FP - tree中,每个节点表示一个项,节点的路径表示一个事务,通过对FP - tree的递归挖掘,可以高效地找出所有的频繁项集,从FP - tree的根节点开始,按照支持度递减的顺序遍历子节点,然后对每个子树进行挖掘,找出包含该子节点的频繁项集。

关联分析在实际中的应用与挑战

(一)应用领域

1、市场营销

- 在市场营销中,关联分析可以帮助企业制定营销策略,通过分析顾客购买商品的关联关系,企业可以进行商品捆绑销售,如果发现购买电脑的顾客经常同时购买鼠标和键盘,那么企业可以将电脑、鼠标和键盘组合成一个套餐进行销售,提高销售额。

2、医疗领域

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- 在医疗领域,可以利用关联分析找出疾病与症状之间的关系,分析大量的病历数据,发现某些症状组合与特定疾病之间存在关联,这有助于医生更准确地诊断疾病。

(二)挑战

1、数据稀疏性

- 在一些大规模的数据集中,可能存在数据稀疏的问题,例如在电子商务数据中,商品种类繁多,但每个顾客购买的商品种类相对较少,这就导致很多项集的支持度很低,难以准确挖掘出有意义的关联规则。

2、多维度数据处理

- 当数据具有多个维度时,关联分析的复杂度会大大增加,除了商品信息,还有顾客的年龄、性别、地理位置等信息,如何综合考虑这些因素进行关联分析是一个挑战。

数据挖掘概念与技术第三版第六章中的关联分析内容丰富且具有广泛的应用价值,但在实际应用中也面临着一些挑战,需要不断探索新的算法和方法来提高关联分析的准确性和效率。

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