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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络 四、 决策树构造方法 五、 K-Means 算法优缺点 六、 DBSCAN 算法优缺点 七、 支持度 置信度..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘算法的五个标准组件 : ① 模型或模式结构 : 决策树模型 , ( 信念 ) 贝叶斯模型 , 神经网络模型 等 ; ② 数据挖掘任务 : 概念描述 , 关联分析 , 分类 , 聚类 , 异常检测...评分函数 : 常用的评分函数有 似然函数 , 误差平方和 , 准确率等 ; ① 评分函数概念 : 评分函数用于评估 数据集 与 模型 ( 模式 ) 的拟合程度 , 值 越大 ( 越小 ) 越好 ; ②...数据管理策略 : 传统数据与大数据 ; 设计有效的数据组织与索引技术 , 通过采样 , 近似等手段 , 减少扫描次数 , 提高数据挖掘算法效率 ; ① 传统数据 ( 内存管理数据 ) : 传统的数据管理方法是将数据都放入内存中

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【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...配套销售/增值销售（Cross / Up selling）: 一个营销概念。根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。...数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。 数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘技术与经典案例分析

    作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法

    我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 　...啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。...我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念： TID Items T1 {牛奶,面包} T2 {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} T3 {牛奶,尿布,啤酒,可乐} T4 {面包,牛奶,尿布,...关联规则的强度用支持度(support)和自信度(confidence)来描述， 　　支持度的定义：support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数...二、关联规则挖掘的定义与步骤 　　关联规则挖掘的定义：给定一个交易数据集T，找出其中所有支持度support >= min_support、自信度confidence >= min_confidence

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    PPT | 数据挖掘技术与经典案例分析

    作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    数据仓库与数据挖掘的一些基本概念是_数据挖掘的实例

    (4)前端工具主要包含各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。 2.事实表和维表 事实表和维表是多维模型中的两个基本概念。...在这样的需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和project技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。...Q7：数据仓库与数据挖掘的关系是如何的？ 数据仓库和数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘都是数据仓库系统的重要组成部分, 它们既有联系, 又有差别。...(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。 (5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。 (6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。...差别是: (1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。 (2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

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    【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

    二、数据挖掘（DM） 　　数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。 　　...（三）选择合适的数据挖掘工具 　　如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...（六）部署和应用 　　将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。...充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律性，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。

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    【数据挖掘】数据挖掘与预测分析术语

    配套销售/增值销售（Cross / Up selling）: 一个营销概念。根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。...数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。 数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。...社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）: 描绘并测量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    【数据挖掘】数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

    特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...1、引言 数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作，甚至高价值、低密度常常被用于描述大数据的特征[2]。...与聚类的共同之处是，特异群组中的对象也具有相似性，并将相似对象划分到若干个组中，这在一定程度上符合传统簇的概念。...因此，特异群组挖掘技术将有助于发现这些可疑账户。...本文讨论了特异群组挖掘任务在问题定义、算法实现和应用等方面与聚类、异常检测之间的差异，指出挖掘的需求决定了簇、特异群组、异常点的本质，表明了相似性理论是大数据挖掘技术研究的基础和关键；给出了一个易于理解和应用的特异群组挖掘任务的形式化描述及其实现算法

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    【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 )

    文章目录 一、 数据挖掘引入 二、 数据挖掘简介 三、 数据挖掘 与 KDD ( Knowledge Discovery From Data ) 从数据到知识 四、 数据挖掘中的数据源 五、 数据挖掘中的特点...解决方案 : ① 数据仓库技术 : 数据仓库技术 和 在线分析处理技术 ; ② 数据挖掘技术 : 从海量数据中 , 挖掘感兴趣的知识 ; 二、 数据挖掘简介 ---- 1 ....: Data / Pattern Analysis ; ④ 信息收获 : Information Harvesting ; ⑤ 商务智能 : Business Intelligence 与数据挖掘类似的技术还有...查询处理 与 数据挖掘 : ① 数据库查询操作 : 在数据库中使用 SQL 语句查询 , 不属于数据挖掘范畴 , 这属于查询处理范畴 ; ② 查询处理 与 数据挖掘 区别 : 数据挖掘的 知识预先是不知道的...---- 数据挖掘可以看做 KDD 的一个步骤 ; KDD 概念 : Knowledge Discovery From Data , 从数据到知识 ; KDD 完整流程 : 第六个步骤就是 数据挖掘

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    数据挖掘与建模

    数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。 ?...非线性分类经典算法包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（D Tree）、朴素贝叶斯（NB） 2、回归分析：反映事务数据属性在时间上的特征，预测数据间的相关关系，与分类区别在于，分类是预测目标的离散变量...关联规则挖掘中有4个指标：置信度、支持度、期望置信度、提升度。 典型算法：Apriori算法、FP-Tree算法、PrefixSpan算法。...2、聚类分析：训练样本标签信息未知，通过学习揭示数据内在性质及规律。 典型算法：K均值算法（K-means）、DBSCAN（具有噪声的基于密度的聚类方法）。 三、沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布 ?...模型发现：20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

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    理解「业务」与「技术」概念

    ； 比如浏览行为的数据采集、存储、加工等； 基于行为数据分析出用户的画像，进行精准的推荐营销，进而实现商品销售； 这些场景的核心技术支撑，依赖软件的数据处理能力； 所以软件技术可以理解为数据的生产、采集...，运营的策略等，同样重要； 评估：围绕市场的现状，判断成本投入，包括直接成本，时间周期，人力资源等，预估创造的价值，平衡投入与产出； 设计：输出业务的前期设计，包括各个参与方的协作流程，时间周期和关键节点...服务能力等，作为业务流的高度聚合产物，产品决定了价值和竞争力； 营销：通过相应的营销策略和手段，推广产品并放大其价值，为业务营收提供助力，当然也要考虑投入和产出比； 销售：将产品的价值定义转换为具体的营收，挖掘更多的付费客户...； 单纯站在技术实践的角度来看，架构的合理性和编码的质量可以保证系统的稳定性和持续能力，这就已经实属不易了； 05 【业务和技术的周期；】 要先捋清楚一个共识，周期的概念不论在业务还是技术场景中，都反复出现...提供可复用的解决方案； 06 【业务和技术的应对策略；】 对于业务而言； 用变化的思维，理解业务不同阶段的核心问题和矛盾； 设计合理的解决方案，支撑业务稳定和持续的发展； 分析业务本质的关键在于，理解不同参与方的需求与核心利益

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    【数据挖掘】模型、工具、统计、挖掘与展现

    数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库...第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多...数据挖掘 数据挖掘是以查找隐藏在数据中的信息为目标的技术，是应用算法从大型数据库中提取知识的过程，这些算法确定信息项之间的隐性关联，并且向用户显示这些关联。...数据挖掘思想来源：假设检验，模式识别，人工智能，机器学习 常见数据挖掘任务：关联分析，聚类分析，孤立点分析等等 例：啤酒与尿布的故事 5....展现层：报表与图形 展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分，在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据，结果算出来就OK了。

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    大数据挖掘有哪些技术

    数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。 　　...2、神经网络算法 　　神经网络是将计算机技术与现代神经生物学结合的产物，该技术是通过模拟人脑信息处理机制，对数值数据进行处理，并在处理过程中表现出一种思维、学习和记忆能力。 　　...5、关联规则法 　　关联规则的主要优势是能对数据与数据之间的依赖关系进行准确描述，该技术能对给定事物数据库进行深入分析，寻找各数据和项目之间的内在联系，然后将所有符合支持度和置信度的，符合一定标准的关联规则进行罗列...数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。...根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。

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    数据仓库与数据挖掘

    多维数据模型概念：度量属性（决策者关心的实际意义的数量）、维属性（观察数据的角度，如时间、地理等）、维的层次（年、月、日为时间维的层次，国家、地区、城市为地理维的层次） 多维数据：能够模式化为维属性和度量属性的数据统称为多维数据...（2）数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成：数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。...（4）数据挖掘 知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。...知识发现（KDD）过程：数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。 可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。...数据挖掘常用的方法包括以下几个方面： (1)关联规则挖掘（支持度：规则代表的事例占全体事例的比例；可信度：规则代表的事例占前提条件事例的比例）。 (2)分类。 (3)聚类分析。

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    【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用

    但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?...有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显著差异，藉此进行写作风格的判断。 ---- 转自：爱数据网；

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    数据挖掘与数据分析

    2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。...3.4.2 TF-IDF模型 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。...MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

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    数据挖掘技术具有哪些特点？

    数据挖掘源自《从数据库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能会议上。...为了统一理解，Fayyad，Piatetsky-Shapiro和Smyth在权威文章集《知识发现与数据进展》中给出了KDD和数据挖掘的最新定义。...数据挖掘的定义是：数据挖掘是KDD中的一步，它使用特定算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式。 数据挖掘技术的特点 1.基于大量数据：不是说无法挖掘小数据量。...这似乎没有必要，但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。 3.隐含性：数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。...有人说数据挖掘只是“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这只是一个错误的想法。

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    数据挖掘与数据分析

    2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。...3.4.2 TF-IDF模型 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。...MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

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    【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )

    文章目录 一、 关联规则挖掘简介 二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念 三、项 ( Item ) 概念 四、项集 ( Item Set ) 概念 五、频繁项集 六、数据集、事物、...; 关联规则 不是 因果关系 , 有可能有因果关系 , 有可能没有 ; 如 : 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系 ; 关联规则挖掘步骤...: ① 步骤一 : 找出 支持度 \geq 最小支持度阈值 的 频繁项集 ; ② 步骤二 : 根据 频繁模式 生成 满足 可信度阈值 的 关联规则 ; 二、 数据集 与 事物 ( Transaction...) 概念 ---- 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念 : 数据挖掘 数据集 由 事物 构成 ; 数据集 记做 D ; 使用事物表示 数据集 , 表示为 D = \{ t_1...\cdots , i_n \} ; 数据集 D 是所有 项 i 的集合 是 I 集合 ; 四、项集 ( Item Set ) 概念 ---- 项集 ( Item Set ) 概念 : I

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