基于病案首页数据的关联规则浅析妊娠合并症

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多

论文 基于改进的遗传算法的关联规则挖掘 数据挖掘(Data Mining)是一门交叉学科，把 人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到 从数据中挖掘知识，提供决策支持。它包含很多 技术与方法，其中关

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

•关联规则A->B推荐，目标是，在“用户将A放入购物车时，推荐B”比“单独推荐B”获取更好的效果•A->B的支持度，是用户同时购买A和B概率•A->B的置信度，是用户购买A的同时，有多大概率购买B•A

Apriori关联规则算法源代码目前已提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最为经典的是Apriori算法[123],算法思想是使用逐层搜索的迭代方法。算法主要包括三个步骤:连接步、剪枝步和扫描数据库。而

主要详细的讲解CARMA算法，其中以购物篮和网络日志两个案例具体分析CARMA算法的相关知识！讲解非常详细！

关联规则是一种数据挖掘算法,Apriori是一种关联规则算法

绍了关联规则挖掘的研究性况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和秤价，指出传统关系规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方，展望了关联规则挖掘的未来研究方向

根据Orange3包对数据进行关联规则分析,生成“规则”,“项集出现的数目”,“置信度”,“覆盖度”,“力度”,“提升度”,“利用度”记录并返回到excel表中。

apriori算法是用于关联规则挖掘的一种经经典算法，本算法使用C++编写。