Assotsiatsioonireeglite kaevandamine (Apriori)
Assotsiatsioonireeglite kaevandamine on järelevalveta andmekaeve tehnika, mis avastab tehinguandmestikes üksuste vahelisi koos esinemise mustreid. Agrawali, Imieliński ja Swami poolt 1993. aastal ametlikult tutvustatud ning Agrawali ja Srikanti 1994. aasta murrangulise Apriori algoritmiga täiustatud meetod tuvastab reeglid kujul X ⇒ Y — mis tähendab, et tehingud, mis sisaldavad üksuste kogumit X, kipuvad sisaldama ka üksuste kogumit Y — mida kvantifitseeritakse toe (support), usaldusväärsuse (confidence) ja tõste (lift) abil.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Agrawal, R., Imieliński, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th VLDB Conference, 487–499. link ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/association-rule-mining
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Formaalne kontseptsüsteem (FCA)Soft computing↔ compare
- K-Means klastreerimineMasinõpe↔ compare
- Reeglite induktsioon (RIPPER)Masinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →