数据挖掘中有哪些不同的模式评估措施?

时间:2015-05-27 13:25:47

标签: algorithm data-mining market-basket-analysis

在数据挖掘中,使用Apriori算法,FP-Tree等不同算法找到频繁项集。那么这些模式评估方法是什么?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以尝试关联规则(例如apriori),协作过滤(基于项目或基于用户)甚至群集。

我不知道你要做什么,但是如果你有一个数据集,你需要找到最常用的项目集,你应该尝试一些上述技术。

如果你正在使用R,你应该探索关联规则的arules包(例如)。

答案 1 :(得分:0)

Apriori算法和FP-tree算法用于查找给定交易数据的频繁项目集。这将有助于市场分析应用。对于模式评估,有很多组件,即:

  1. 支持,
  2. 信心,
  3. 举起
  4. 不平衡率等

更多细节可以在论文中看到:

  

Pang Ning Tan,Vipin Kumar,Jaideep Srivastava,KDD 2002选择正确的关联模式有趣度度量。