相关性规则 挖掘和分类规则 挖掘论文介绍了相关性规则 挖掘并提出了与研究情况的相关性 。概念概述数据挖掘也称为KDD，数据分析数据融合和决策支持，KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上，随后，在1991年、1993年和1994年举行了KDD研讨会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员，重点研究数据统计、海量数据、算法、知识表示和知识应用 。
1998年在美国纽约召开的第四届知识发现与数据国际会议挖掘不仅进行了学术讨论，而且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，许多软件已在北美、欧洲等国家得到应用 。一、data 挖掘1.1和data 挖掘的历史是什么近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高，数以千万计的数据库被用于企业管理、政府办公、科学研究和工程开发等 。这一趋势将继续发展 。
1、为什么在有的情况下有必要进行多层关联 规则 挖掘有效地缩小了层次树的规模 ， 加快了搜索速度 ， 从而提高了数据的效率挖掘 。association规则挖掘是基于规则的机器学习算法 。该算法可以在大型数据库中发现有趣的关系，其目的是利用一些度量来区分数据库中存在的强规则 。也就是说，association规则挖掘是用于知识发现，而不是预测 ， 所以是一种无监督的机器学习方法 。
2、数据 挖掘中的Hotspot关联 规则association 规则是X→Y形式的蕴涵，其中X和Y分别称为先行或左手侧，LHS)和后继(association规则的共有或右手侧(RHS) 。其中协会规则XY有一定程度的支持和信任 。3.3的节点定义的描述 。热点关联规则 tree:由于这里加入了连续属性数据，单个节点需要一个布尔变量lessThan来表示是大于还是小于节点数据，stateIndex应该是数值(当前节点的值)而不是离散数据状态的下标 。
3、求大神指导,聚类 分析、数据 挖掘、关联 规则这几个概念中到底是什么关系...【关联规则挖掘分析含义,回归分析通常用于挖掘关联规则】clustering分析是探索性的分析 。在分类的过程中 ， 人们不必事先给出一个分类标准 ， 聚类分析可以从样本数据中自动分类 。Data 挖掘是一种处理数据 ， 提取数据之间关系的技术 。制作数据挖掘可以分为两种 ， 一种是基于算法研究和程序实现的，一种是基于数据挖掘软件的 。关联规则是指通过对数据库中的数据执行分析从一个数据对象的信息中推断出另一个数据对象的信息，从而找出重复概率高的知识模式 。一个带有置信因子的参数经常被用来描述这种不确定的关系 。
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