数据仓库与数据挖掘技术 第五章 关联规则.docx

1、数据仓库与数据挖掘技术 第五章 关联规则第5章 关联规则方法5.1关联规则的概念和分类5.1.1关联规则的概念5.1.2关联规则的分类1. 基于规则中处理的变量类别分类2. 基于规则中数据的抽象层次分类3. 基于规则中涉及的数据维数分类4. 基于模式与规则之间的相互关系分类5.2Apriori算法5.2.1产生频繁项集1. 求频繁1项集L12. 求频繁k+1项集Lk+1(即执行apriori-gen(Lk)图5-1示例数据库5.2.2产生频繁项集的实例1. 第1次迭代，产生频繁1-项集3. 第3次迭代，产生频繁3-项集5.2.3从频繁项集产生关联规则5.3FP-Growth算法5.3.1FP-

2、Growth算法计算过程图5-2示例数据库图5-3FP-tree5.3.2FP-Growth算法示例图5-4I5的条件模式树5.4利用SQL Server 2005进行关联规则挖掘1. 数据准备图5-5客户基本情况表图5-6贷款余额表图5-7合并表数据图5-8合并产生的表2. 实现挖掘任务图5-9启动Microsoft Visual Studio图5-10新建Analysis Services项目图5-11Analysis Services项目信息图5-12新建数据源视图图5-13数据源视图向导图5-14选择数据源图5-15选择表和视图图5-16命名数据源视图图5-17数据源视图具体信息图5-

3、18新建挖掘结构图5-19数据挖掘向导欢迎界面图5-20选择创建挖掘结构所用的方法图5-21选择挖掘结构所用的数据挖掘技术图5-22选择数据源视图图5-23指定表类型图5-24指定列图5-25指定列内容和数据类型图5-26为挖掘结构命名图5-27挖掘模型图5-28设置算法参数图5-29参数设置图5-30启动部署图5-31显示部署进度图5-32处理挖掘结构和所有模型图5-33选择挖掘结构图5-34处理成功3. 查看挖掘结果图5-35加载挖掘模型进度图5-36查看项集图5-37设定支持度和项集尺寸图5-38查看规则图5-39显示依赖关系图5-40查找感兴趣的结点图5-41“房地产开发”的关系网络图5-42选择事例表图5-43选择可预测列图5-44显示提升图图5-45显示分类矩阵习题51. 说明关联规则挖掘的目的和作用。2. 简要说明在频繁模式发现技术中，产生候选项集和不产生候选项集两种技术各自的特点和优缺点。3. 图5-1所示的数据库，如果分别设定最小支持度s=10% 和s=40%，置信度c=70%，计算该示例数据库中的频繁项集和规则。4. 根据图5-3所示的FP-tree，找出以I4，I3，I1，I2为后缀的频繁模式。5. 根据图5-3所示的FP-tree，找出其中所有的关联规则及他们的置信度。6. 练习使用SQL Server 2005的关联规则挖掘模型。