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数据挖掘中的关联分析

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通过频繁地联想数据 挖掘，联想分析的目的是找出数据库中隐藏的联想网络 。2.关联性-1 数据关联性是一个重要的知识，可以在数据中找到，关联分析的目的主要是找出数据中隐藏的网络，数据 挖掘关联规则在现实生活中有哪些应用？数据 挖掘的任务相关分析 ， 集群分析，分类分析，异常分析 。

1、3.8.3 数据 挖掘常用技术系统架构师教程(第四版)-2挖掘希腊教育中常用的技术有association 分析、sequence 分析、分类、预测和聚类 。1.关联性分析Relevance分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即在一个事件发生的同时，另一个事件经常发生 。Association 分析的重点是快速找到有实用价值的事件 。主要依据是事件发生的概率和条件概率要满足一定的统计显著性 。

比如，开储蓄账户的客户很可能同时交易债券和股票 ， 买尿布的男性客户往往同时买啤酒 。利用这些知识 ， 我们可以采取积极的营销策略，扩大顾客购买产品的范围，吸引更多的顾客 。通过调整商品布局，方便顾客同时购买自己经常购买的商品，或者通过降低一种商品的价格来促进另一种商品的销售 。对于非结构化的数据，以空间数据为例，利用关联分析，寻找地理位置的相关性 。

2、 数据 挖掘具备哪些功能?1、趋势和行为的自动预测数据 挖掘大规模中预测信息的自动查询数据数据库 。很久以前，大量的手动分析问题可以快速直接从/112中检索到 。2.关联性-1 数据关联性是一个重要的知识 ， 可以在数据中找到 。如果两个或两个以上的变量之间存在某种规律，这就叫相关性 。关联可以分为简单关联、事件关联和因果关联 。关联分析的目的主要是找出数据中隐藏的网络 。

【数据挖掘中的关联分析】3.cluster 数据数据库中的记录可以分成一系列有意义的子集，即聚类 。聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏离的前提分析 。聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类 。4.概念描述概念描述是对目标类别内容的描述，是对该类别相关特征的概括 。概念描述分为特征描述和区别描述，描述不同对象之间的差异 。公式化一种特征描述只会影响所有对象的共同元素 。

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