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大学课程老师的讲义里面讲解了数据挖掘入门知识，关联规则的一般算法，适合数据挖掘学习者入门
数据挖掘关联规则详解,有一个药店的实例..
关联规则是数据挖掘中的重要方法与技术，在关联规则挖掘中，频繁的 I/O 操作必定会影 响关联规则的挖掘效率，减少 I/O 操作的方法主要是：减少扫描数据集的次数；降低需要计算 支持度的候选项目集的数量
介绍了关联规则挖掘的基本原理和方法，详细分析了分布式关联规则挖掘算法并给出其模型；提出一种充分考虑数据源异构性、基于相似度的的分布式数据挖掘方法。实验证明该模型提高了挖掘的准确率。
决策树是一种分类和预测的方法,最后产生一个树型结 构:每一个叶节点包含一个类别,每一个中间节点是一个扩 展属性,每一个分枝由扩展属性值决定,树的最高层节点就 是根节点。 为了对未知数据对象进行分类识别
在挖掘空间拓扑关联规则时，由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则，若使用传统约束性关联规则挖掘算法，则存在大量的重复计算和冗余候选项；提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法，
关联规则挖掘是数据挖掘的主要任务之一。为了进一步提高关联规则挖掘算法的认知特性和运算效果，提出了一种新的关联规则挖掘思想并由此构造了一种基于规则模糊认知图的关联规则挖掘算法。该算法使用规则模糊认知图进
具有连续属性数据的关联规则挖掘，朱彦廷，，对具有连续属性的数据进行关联规则挖掘，构造了一种新的编码方式，对连续属性采用2段编码，将连续属性离散化、属性约简和规则提��
为有效地提高基于空间事务的挖掘算法效率，提出一种基于位序的互补空间挖掘算法，其适合在海量数据中挖掘任何长度的频繁项；该算法用定序项目集的方法来减少现有算法存在的冗余判断操作和计算，同时也用非频繁项目集
挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进.pdf
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