数据挖掘中有哪些不同的模式评估措施?

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在数据挖掘中,使用Apriori算法,FP-Tree等不同算法找到频繁项集。那么这些模式评估方法是什么?

algorithm data-mining market-basket-analysis
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您可以尝试关联规则(例如apriori),协作过滤(基于项目或基于用户)甚至群集。

我不知道你要做什么,但如果你有一个数据集,你需要找到最频繁的项目集,你应该尝试一些上述技术。

如果你正在使用R,你应该探索关联规则的arules包(例如)。


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Apriori算法和FP-tree算法用于查找给定事务数据的频繁项集。这将有助于市场购物篮分析应用。对于模式评估,有许多组件,即:

  1. 支持,
  2. 置信度,
  3. 电梯,
  4. 不平衡率等

更多细节可以在论文中看到:

Pang Ning Tan,Vipin Kumar,Jaideep Srivastava,KDD 2002为关联模式选择合适的兴趣度量。

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