关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别和联系摘要本文介绍了关联规则挖掘的研究现状，并提出了一些典型的关联规则计算方法进行分析和评价。它是通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者的偏好和行为的方法，这是数据库知识发现的一个步骤，数据挖掘一般是指从大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程，主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据挖掘的任务包括相关性分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。
它是一门利用数据来发现和解决问题的学科。通常是通过对数据的探索、处理、分析或建模来实现的。我们可以看到数据挖掘有以下特点:基于大量数据:并不是说不能对少量数据进行挖掘。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并得到结果。但是，一方面，少量的数据可以通过人工分析完全概括，另一方面，少量的数据往往不能反映现实世界中的普遍特征。
网络故障定位会用到，正在研究中。这话怎么说？说说我的理解，错了不要怪！首先，这些关联规则是具体业务数据和具体统计结果中的结果导向规则，不能说具有普遍价值。第二，这些规则在某个特定的业务领域是保密的，或者对于拥有这个挖掘系统的公司来说是保密的。因为这属于公司如何获取具体关键决策依据的核心信息。所以，我觉得我不能给公众看。
至少对于原公司来说是这样，否则外人是看不出来的。所以我说这些关联规则其实应该是根据单位的业务需求定制的，来做数据挖掘。这不是一个公式那么简单。甚至公式可能都要完全根据需求来定义。当然，一般来说，我们可以从一堆数据中统计出一些数据结果，然后根据业务的相关触发关系，引出其他可能相关或者看起来完全不相关的结果。而这种“业务相关的触发关系”根据不同的单位情况是不同的。
2、数据挖掘方法入门——关联分析在自然界中，当某件事情发生时，其他事件也会发生。这种联系叫做联想。相关性分析就是发现事物之间一些有趣的关系。最著名的是购物篮分析。商场分析，用户经常同时购买“啤酒、纸尿裤”、“篮球”、“篮球服”等产品组合，所以把它们放在一起促销。对这种关系的分析，不仅可以根据访问者日志数据发现访问者浏览习惯与网站页面之间的关系，还可以为应用和网站设计者提供帮助。
与兴趣评价相关的衡量标准包括:简单性、正确性、实用性和新颖性。1)简洁:过于复杂的规则会降低用户的兴趣，难以解释和理解。2)正确性:有多大的说服力。正确性的标准是置信度，它表示这个规则是正确的概率。即在一个物品X出现的前提下，另一个物品Y多长时间出现一次？
3、数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?Data Mining:Concepts and Technologies这样写道:“关联规则如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就被认为是有趣的。这些阈值可以由用户或领域专家来设置。”我觉得基于你现有的数据集做实验，通过实验结果来确定那个阈值是合理的。因为阈值与数据集密切相关。
4、关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别和联系摘要介绍了关联规则挖掘的研究现状，并对关联规则的一些典型计算进行了分析和评价。关联规则的形式是X→Y，其中X和Y分别称为先行或左手侧(LHS)和结果或右手侧(RHS)。其中关联规则XY有支持和信任。3.3的节点定义的描述。热点关联规则树:由于这里加入了连续属性数据，单个节点需要一个布尔变量lessThan来表示是大于还是小于节点数据，stateIndex应该是数值(当前节点的值)而不是离散数据状态的下标。
5、关联规则的分类Apriori算法:利用候选项集发现频繁项集Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法。其核心是一种基于两阶段频率集思想的递归算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔型关联规则。这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称为频率集。算法的基本思想是:首先找出所有的频率集，并且这些项集的频率至少与预定义的最小支持度相同。
然后利用步骤1中找到的频率集生成期望规则，生成所有只包含集合项的规则，其中每条规则的右边只有一项，这里采用了中间规则的定义。一旦生成这些规则，只有那些大于用户给定的最小可信度的规则被留下，为了生成所有频率集，使用递归方法。Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，简单明了，无需复杂的理论推导，易于实现。
