我是数据挖掘的新手。我想从我的数据集中挖掘多维和有序关联规则，例如。
if (income => 100) ^ (priority=>1) ^ (skill=>technician ) then (approve=>prove)
我所学到的是
分类=对于技能，例如技师，水管工或任何文字数据
定量=日期数字，余额
那么主要的是应该使用哪种关联规则算法？大多数算法是定量的还是分类的，是否有任何组合？
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我认为你自己误解了关联规则挖掘的概念。 您的定量数据不能在关联规则挖掘中使用（我理解您的问题）。至少，您无法“调整”数量以满足您的需求，因为关联规则挖掘中的所有内容都是项目（定量或定性）和事务，因此您可以定义相互关联项目的规则。因此，数量成为“固定”项目。
注意什么是关联规则挖掘：给定一组二进制属性（项）和一组事务，每个包含项的子集，您定义一组规则，这些规则是含义：X - ＆gt; Y（X和Y是项集的子集，也是析取的。）
您可以将规则的含义解释为（或模型）为if，但这只是语法糖。我们在关联规则挖掘中知道它们没有定量或定性。只是，属于集合的项目和我们在它们之间定义的关系（含义/规则）。