Asociačné pravidlá
Učenie sa asociačných pravidiel je bezdozorová technika, ktorá objavuje vzory ko-výskytu — implikácie typu 'ak X, potom Y' — vo veľkých transakčných dátových súboroch. Pôvodne ich formalizovali Agrawal, Imielinski a Swami (1993) pre analýzu nákupných košíkov v supermarketoch, dnes sa široko používajú v odporúčaniach v e-commerce, zdravotníckej informatike, bioinformatike a behaviorálnom výskume.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Algoritmus AprioriStrojové učenie↔ compare
- Zhlukovanie K-meansStrojové učenie↔ compare
- Polosupervizované učenieStrojové učenie↔ compare
- Hlasovacie zoskupenieStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →