关联规则的兴趣度度量
客观度量
两个流行的度量指标
支持度
置信度
主观度量
最终，只有用户才能确定一个规则是否有趣的，而且这种判断是主观的，因不同的用户而异；通常认为一个规则（模式）是有趣的，如果：
它是出人意料的
可行动的（用户可以使用该规则做某些事情）
挖掘了关联规则后，哪些规则是用户感兴趣的？强关联规则是否就是有趣的？
2021-07-01 16:24:57
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R语言数据分析，资源包里面包含源数据csv文件，课程设计报告，源程序。功能全面，有运行代码原图，有数据介绍，数据分析，包含聚类和关联规则两种算法。
2021-06-17 18:44:10
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C语言实现的Apriori关联规则算法
先通过扫描数据库D得到那些支持度不小于用户给定的最小支持度minsup的频繁项集L1。然后同样通过多次循环扫描数据库D，分别得到频繁项集L2,L3, . . . ,Lk。
2021-06-17 15:46:09
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用MATLAB软件实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori
调试可用 附带测试数据集 程序完整 用MATLAB软件实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori
调试可用 附带测试数据集 程序完整
2021-06-03 14:38:10
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Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。
2021-05-29 18:26:11
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