关联规则apriori算法例题 数据挖掘中的关联规则主要有什么作用？

数据关联是数据库中一种重要的可发现知识。

如果两个或多个变量的值之间存在某种规律性，则称为关联。

关联可以分为简单关联、时间关联和因果关联。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络。

有时数据库中数据的关联函数是未知的，即使是已知的，也是不确定的，因此关联分析生成的规则具有可信性。

关联规则挖掘在大量数据中查找项集之间有趣的关联或相关性。

1993年，Agrawal首次提出在客户事务数据库中挖掘项目集之间关联规则的问题。后来，许多研究者对关联规则的挖掘问题做了大量的研究。

他们的工作包括对原有算法的优化，如引入随机抽样、并行思想等，以提高算法挖掘规则的效率，促进关联规则的应用。

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题，近年来得到了广泛的研究。

数据挖掘中的关联规则主要有什么作用？

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！如果我们用严格的专业术语来解释这个问题，既枯燥又麻烦，对大多数人来说也不容易理解，因为它涉及到一定数量的数学集合知识。

让我们用自己的声音告诉大家我的理解：

所谓的关联规则挖掘，简单的理解：就是通过一定的规则找出解决更复杂、繁琐、长时间计算问题的方法。

简而言之，这意味着后者源自前者，即“先验推断”。也就是说，第二级的成绩是在第一级的基础上产生的；第三级的成绩是在第二级的基础上产生的；第四级的成绩是在第三级的基础上产生的；诸如此类就像两粒豌豆，我觉得它和今天的推荐特别相似头条新闻。完全一样：]我们在标题上发表文章，先用机器，然后根据文章的标题和关键词在各个领域进行分类，然后阅读量。如果读数达到一定量，机器将进行下一轮推荐。传播到一定时间或没有阅读时才结束。

具体计算需要一定的程序。

以上是我的理解，如果有任何错误，请批评和纠正。

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