关联规则挖掘

复杂结构数据挖掘（三）关联规则挖掘实验目录1. 数据集导入观察2. Apriori算法、FP-Growth算法使用方式3. 朴素 brute-force

复杂结构数据挖掘（二）关联规则挖掘 Association rule mining你是否曾好奇，为什么超市总把啤酒和尿布摆在一起？这看似随意的陈列背后，藏着数据挖掘领域的经典智慧 —— 关联规则挖掘。在大数据时代，海量交易记录如同未开垦的金矿，而关联规则正是撬开这座金矿的关键工具。想象一下，当你在电商平台浏览商品时，系统推荐的 "买了这个的人还买了..."，或是超市根据消费数据优化的货架布局，这些场景背后都离不开关联规则算法的神奇魔力。

数据仓库实验二：关联规则挖掘实验通过本实验，对利用 Apriori 和 FP-growth 算法发现频繁项集、构建关联规则的方法有准确的理解。并掌握利用 Sql Server 等工具平台进行关联规则挖掘的方法，掌握挖掘结构、挖掘模型的基本概念，能够使用数据挖掘向导创建数据挖掘结构和模型，掌握数据挖掘设计器的使用方法，掌握模型查看器方法，理解关联规则挖掘常用的参数含义和设置方法。

数据仓库作业五：第8章关联规则挖掘1、设4-项集 X = { a , b , c , d } X=\{a,b,c,d\} X={a,b,c,d}，试求出由 X X X 导出的所有关联规则。

我是有底线的