关联规则的兴趣度度量
客观度量
两个流行的度量指标
支持度
置信度
主观度量
最终，只有用户才能确定一个规则是否有趣的，而且这种判断是主观的，因不同的用户而异；通常认为一个规则（模式）是有趣的，如果：
它是出人意料的
可行动的（用户可以使用该规则做某些事情）
挖掘了关联规则后，哪些规则是用户感兴趣的？强关联规则是否就是有趣的？
2021-07-01 16:24:57
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R语言数据分析，资源包里面包含源数据csv文件，课程设计报告，源程序。功能全面，有运行代码原图，有数据介绍，数据分析，包含聚类和关联规则两种算法。
2021-06-17 18:44:10
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C语言实现的Apriori关联规则算法
先通过扫描数据库D得到那些支持度不小于用户给定的最小支持度minsup的频繁项集L1。然后同样通过多次循环扫描数据库D，分别得到频繁项集L2,L3, . . . ,Lk。
2021-06-17 15:46:09
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用MATLAB软件实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori
调试可用 附带测试数据集 程序完整 用MATLAB软件实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori
调试可用 附带测试数据集 程序完整
2021-06-03 14:38:10
26KB
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