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在数据挖掘中，频繁项集是使用不同的算法来发现的，比如 Apriori Algorithm ， FP-Tree 等。那么这些是模式评估方法吗？

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您可以尝试关联规则（例如先验规则）、协作过滤（基于项目或基于用户）甚至聚类。

我不知道您要做什么，但是如果您有一个数据集并且需要找到最频繁的项目集，则应该尝试上述一些技术。

如果您使用的是 R，您应该探索关联规则的 arules 包（例如）。

于 2015-05-27T13:33:53.920 回答
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Apriori 算法和 FP-tree 算法用于查找给定事务数据的频繁项集。这将有助于购物篮分析应用程序。对于模式评估，有许多组件，即：

  1. 支持，
  2. 信心，
  3. 电梯，
  4. 不平衡比等

更多细节可以在论文中看到：

Pang Ning Tan, Vipin Kumar, Jaideep Srivastava, KDD 2002 为关联模式选择正确的兴趣度度量。

于 2019-02-09T16:43:38.243 回答