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数据挖掘
第2章关联规则和序列模式
2.1关联规则的基本概念
图2.1一个事物集合的例子
2.2Apriori算法
2.2.1频繁项目集生成
图2.2生成频繁项目集的Apriori算法
图2.3candidate-gen()函数
2.2.2关联规则生成
图2.4关联规则生成算法
2.3关联规则挖掘的数据格式
图2.5从表格数据转换到事务数据
2.4多最小支持度的关联规则挖掘
2.4.1扩展模型
2.4.2挖掘算法
图2.6MS-Apriori算法
图2.7level2-candidate-gen函数
图2.8MScandidate-gen()函数
2.4.3规则生成
2.5分类关联规则挖掘
2.5.1问题描述
图2.9挖掘分类关联规则的一个例子数据集
2.5.2挖掘算法
图2.10CAR-Apriori算法
图2.11将关系型表格数据(a)转化成事务数据(b)
2.5.3多最小支持度分类关联规则挖掘
2.6序列模式的基本概念
2.7基于GSPGSP为GeneralizedSequentialPattern首字母缩写——译者注。
挖掘序列模式
2.7.1GSP算法
图2.12生成序列模式的GSP算法
图2.13candidate-gen-SPM()函数
2.7.2多最小支持度挖掘
图2.14MS-GSP算法
图2.15MScandidate-gen-SPM()函数
2.8基于PrefixSpan算法的序列模式挖掘
2.8.1PrefixSpan算法
2.8.2多最小支持度挖掘
2.9从序列模式中产生规则
2.9.1序列规则
2.9.2标签序列规则
2.9.3分类序列规则
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