Asszociációs szabályok
Az asszociációs szabálytanulás egy felügyelet nélküli technika, amely nagy tranzakciós adathalmazokon belül fedezi fel az együttes előfordulási mintázatokat – az „ha X, akkor Y” implkációkat. Eredetileg Agrawal, Imielinski és Swami (1993) fogalmazta meg szupermarket kosárelemzésre, ma már széles körben alkalmazzák e-kereskedelmi ajánlásokban, egészségügyi informatikában, bioinformatikában és viselkedéskutatásban.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2018). Introduction to Data Mining (2nd ed., Ch. 5). Pearson. ISBN: 978-0-13-312890-1
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/association-rules
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.
- Apriori algoritmusGépi tanulás↔ compare
- K-means klaszterezésGépi tanulás↔ compare
- Félfelügyelt tanulásGépi tanulás↔ compare
- Voting EnsembleGépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →