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数据挖掘关联规则之Apriori算法
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Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Mar ...
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当然企业还能从聚类结果中结合企业自身的行业信息,挖掘出更多隐藏在客户数据中的信息,比如各个类别客户的重要程度,同一类客户的购买习惯和取向,不同类别之间客户的差异等等。通过对这些数据的深层挖掘,就能更好 ...
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将kmeans算法应用于图片压缩,思路很简单,把图片转换成像素位置和RGB强度信息,经过kmeans进行聚类,把各像素的RGB值,替换为聚类后的中心值。再把数据转换回图片。 kmeans算法实现于mlass包中,我准备把ml-class(h ...
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关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。

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