《R语言数据挖掘》——2.8 总结

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《R语言数据挖掘》——2.8 总结

华章计算机 2017-05-02 18:04:00 浏览865
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章,第2.8节,作者[哈萨克斯坦]贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成 许金炜 段力辉 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.8 总结

本章主要学习了以下内容:

购物篮分析。

作为关联规则挖掘的第一步,频繁项集是一个主要因素。除算法设计外,定义了闭项集、最大频繁项集。

作为关联规则挖掘的目标,通过支持计数、置信度等度量来挖掘关联规则。除支持计数外,使用相关公式挖掘相关规则。

频繁项集的单调性,即,若某个项集是频繁的,则其所有子集也是频繁的。

Apriori算法是挖掘频繁模式的第一个高效算法,其他诸多算法均为Apriori的变体。

序列中的序列模式。

下一章将介绍基本分类算法,包括ID3、C4.5和CART等算法,这部分内容也是数据挖掘的重要应用。

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