简介：然后扫描数据库来确定Ck中那些k-项目集是频繁项目集,频繁k项集c的每一单个项目i所对应的频繁1项集{i}或者从L1中取,所以在利用FUP算法对关联规则进行更新时

简介：　　2概率数据关联(PDA),表2利用实际雷达数据对各种数据关联方法进行评估(2),　　本文对几种常见的数据关联方法进行了介绍

简介：产生了候选挖掘频繁项集的方法—FP-Growth算法,//按Support的支持度对TempTree的FP-Tree进行关联分析,FP-Growth关联算法分析

简介：pattern用来存储频繁i—项目集某一项目,该频繁项目集是一最大频繁项目集,Answer=answer∪pvh→pattern/*pvh所在频繁k项目集加入到最大频繁项目集*/

简介：　　（二）Aprior算法　　Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法,　　3）把各类频繁的属性单项和频繁的图书分类单项连接成2-候选频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点,有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,关联规则的挖掘问题就是在超市事务数据库DB中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点

简介：关联规则挖掘技术,规则在交易数据集D中成立,3.1关联规则挖掘的基础数据

简介：将粗糙集理论中属性约简的概念应用到关联规则挖掘中,用属性A2、A4、A5之间的隐含关系来挖掘关联规则,然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘