程序员经验分享-hwhale

数据挖掘作业5（个数据库有5个事务，如下表所示。设min_sup=60%,min_conf=80%）

2023-10-27

5.7一个数据库有5个事务，如下表所示。设min_sup=60%,min_conf=80%。

（1）分别用Apriori算法和FP-growth算法找出所有频繁项集，比较两种挖掘方法的效率。

（2）比较穷举法和Apriori算法生成的候选项集的数量。

（3）利用（1）所找出的频繁项集，生成所有的强关联规则和对应的支持度和置信度。

在这里插入图片描述

解（1）由5*60%=3得：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

（2）
在这里插入图片描述
（3）在这里插入图片描述

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

数据挖掘

数据挖掘作业5（个数据库有5个事务，如下表所示。设min_sup=60%,min_conf=80%） 的相关文章

  • 太牛逼了！从Python入门到入魔

    总被读者问到 我看完了python入门的书 后面就不知道要学什么了 今天就给你们整理全套入门到进阶的教程 这套教程非常全面而且详细 从Python入门到Python进阶 Django Flask等Web框架以及爬虫 数据库 算法与数据结构等

  • 因果推断-PSM的原理及python实现

    目录 一 背景 员工技能培训真的是浪费时间吗 二 PSM的原理及python实现 1 PSM的原理 1 1 计算倾向性得分 1 2 匹配对照组样本 1 3 平衡性检查 1 4 敏感度分析 2 PSM的python实现 一 背景 员工技能培训

  • 泰迪杯挑战赛优秀论文-A题-基于数据挖掘的上市公司高送转预测

    目 录 第 1 章 绪论 1 1问题背景 1 2问题重述 1 3本文主要工作与创新点 1 4模型假设 1 5本文研究意义 第 2 章 相关理论 2 1高送转相关知识介绍 2 1 1高送转的实质 2 1 2预测下一年上市公司高送转的一些其他条

  • 数据预处理与特征工程—10.图像切割与特征提取

    文章目录 引言 一 图像切割 二 特征提取 1 各阶颜色矩的计算公式 三 python实现 水质图像数据 百度网盘链接提取码 1234 引言 本文以水质图像为例 进行图像切割与特征提取 一 图像切割 一般情况下 采集到的水样图片包含盛水容器

  • 基于遗传算法(GA)优化高斯过程回归(GA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

    清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 restoredefaultpath 导入数据 P train xlsread data training s

  • 2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）

    近期苹果降价引起人们的关注 并且优惠较大 iPhone 14 Pro系列在苹果官方授权渠道均降价 线下授权门店普遍降价700元左右 iPhone Pro与Pro Max作为苹果的旗舰产品 通常被认为是更为保值的机型 一般来说 不会在短期内大

  • 活动报名

    活动议程 日期 5月5日 周五 时间 主题 14 30 14 35 开场简介 袁洋 清华大学交叉信息学院助理教授 青源会会员 14 35 15 20 环境不变最小二乘回归 方聪 北京大学智能学院助理教授 青源会会员 15 20 15 50

  • 数据分析方法论与前人经验总结【笔记干货】

    文章目录 一 数据的力量 二 获取数据 三 指标的建立 四 数据化运营 一 数据的力量 1 数据的重要性 在产品最早期 不需要太多数据 凭借创始人的直觉 产品经理的直觉 做决策占很大的比例 但是到后来的话 数据化运营就越来越重要了 一个人在

  • 数据挖掘计算题-1

    一 设某事务项集构成如下表 填空完成表1中支持度和置信度的计算 1 12 15分 表1 支持度与置信度 事务ID 项集 L2 支持度 规则 置信度 T1 A D A B 1 A B 7 T2 D E A C 2 C A 8 T3 A C E

  • 讲解 最大流问题+最小花费问题+python(ortool库)实现

    文章目录 基本概念 图 邻接矩阵 最大流问题 python解决最大流问题 python解决最大流最小费用问题 喜欢的话请关注我们的微信公众号 你好世界炼丹师 公众号主要讲统计学 数据科学 机器学习 深度学习 以及一些参加Kaggle竞赛的经

  • 数据挖掘知识浅析

    一 什么是数据挖掘 数据挖掘是指从大量数据中提取或 挖掘 知识 数据挖掘是一种 黄金挖掘 从沙子堆中挖掘出黄金 找出最有价值的黄金 这种有机的价值物提取的过程称为 黄金挖掘 通过某种手段或者经验丰富人士 从海量的数据中找出有用的 数据 掌握

  • AI会议排名_周志华

    AI会议排名 周志华 http blog sina com cn s blog 631a4cc40100xl7d html 南京大学周志华教授写的一个很经典的帖子 不过IJCAI能不能算成是no 1的会议有待商榷 不过总体还算客观 说明 纯

  • Python教程：从零基础到编程高手

    Python 一门简洁而强大的编程语言 吸引着越来越多的初学者 本文将为你提供一份Python教程 带领你从零基础开始 逐步掌握这门语言 最终成为一名Python编程高手 第一部分 Python入门指南 首先 我们将介绍Python的基础知

  • 淘宝开放API列表展示（含测试链接）

    item get 获得淘宝商品详情 测试入口 item get pro 获得淘宝商品详情高级版 item review 获得淘宝商品评论 item fee 获得淘宝商品快递费用 item password 获得淘口令真实url item l

  • Python数据分析原来这么简单！5分钟上手，让你成为数据分析达人！

    前言 数据分析是如今信息时代的核心技能之一 通过对大量数据的收集 整理 处理和分析 数据分析师可以从中提取出有价值的信息 为企业决策提供支持和指导 而Python作为一种简单 易学且功能强大的编程语言 成为了数据分析的热门工具之一 本文将为

  • 天猫数据分析-天猫查数据软件-11月天猫平台饮料市场品牌及店铺销量销额数据分析

    今年以来 饮料是快消品行业中少数保持稳定增长的品类之一 11月份 饮料市场同样呈现较好的增长态势 根据鲸参谋电商数据分析平台的相关数据显示 今年11月份 天猫平台上饮料市场的销量为2700万 环比增长约42 同比增长约28 销售额为13亿

  • 深入挖掘：Python中的Statsmodels库高级应用

    写在开头 随着数据科学的发展 解决更为复杂问题的关键往往在于深入了解数据并采用更高级的分析工具 本文将带您深入探讨Python中的Statsmodels库 并引入一些高级功能 为更深入的数据挖掘奠定基础 1 方差分析 1 1 方差分析概念

  • 时间序列平稳性相关检验方法

    理解平稳性 一般来说 平稳时间序列是指随着时间的推移具有相当稳定的统计特性的时间序列 特别是在均值和方差方面 平稳性可能是一个比较模糊的概念 将序列排除为不平稳可能比说序列是平稳的更容易 通常不平稳序列有几个特征 平均值随时间推移发生变化

  • 数据分析求职-面试技巧

    之前咱们已经分享了岗位介绍 求职准备思路 简历如何准备 今天咱俩聊一聊面试的技巧 1 面试流程 咱们先聊聊面试的基本流程 简历 笔试筛选 gt 技术初面 gt 技术二面 gt 技术三面 gt 技术交叉面 gt HR面 这个过程中有几个点值得

  • 跨境电商三大趋势已经涌现

    在过去的几年里 跨境电商在推动外贸增长中发挥了至关重要的作用 成为了引领行业发展的强大引擎 然而 随着2024年的到来 跨境电商行业又站在了崭新的起点 准备攀登新的发展高峰 数据显示 得益于经济的逐步复苏 未来三年跨境电商行业预计将以16

随机推荐

  • c语言常用关键字既其解释（1）

    数据类型类 1 auto 自动 自动变量类型 局部变量都是自动创建 自动销毁的 所有局部变量都是自动变量 为了书写方便就全部省略了 int a gt auto int a 省略 2 char 字符 字符变量类型 char c1 a char

  • git提交出现remote rejected master -> XX changes closed

    问题现象 提交git的时候出现 remote rejected master gt refs for master change http XXXX com myreview changes 1721438 closed error fai

  • 制作精良讲解清晰的Lumen原理

    老奇 阴差阳错 撼动世界的游戏引擎 哔哩哔哩 bilibili 推荐一个制作精良讲解清晰的Lumen原理视频给大家 这种有营养但又很可口的技术科普视频 来之不易啊

  • WPF，如何让TextBox中的文字垂直居中

    VerticalContentAlignment Center

  • 基础算法题——位运算之谜（数论）

    位运算之谜 题目链接 数论 a b a xor b 2 a b 变式可得 a xor b a b 2 a b 另外还要排除两种不能被组成的情况 a b 2 a b lt 0 a xor b最小为0 不存在小于0的值 a b a b 2 a

  • WebRTC 用例和性能

    WebRTC 用例和性能 实现低延迟 点对点传输是一项艰巨的工程挑战 有 NAT 遍历和连接检查 信令 安全 拥塞控制和无数其他细节需要处理 WebRTC 代表我们处理以上所有内容 这就是为什么它可以说是自网络平台成立以来最重要的补充之一

  • undefined symbol: cublasLtGetStatusString, version libcublasLt.so.11

    三段式 现象 分析 总结 方法 是理解提升能力的最佳思维模式 1 现象 在cuda 版本是最新的11 8 运行torch写的模型 import torch报出来的错误 2 分析 网上很多是说torch版本和cuda版本不一致 去官网按照版本

  • FatFS的文件操作

    1 文件操作 1 1 f open 打开 创建文件 FRESULT f open FIL fp OUT Pointer to the file object structure const TCHAR path IN File name B

  • WEB前端网页设计-Bootstrap 按钮下拉菜单

    目录 Bootstrap 按钮下拉菜单 分割的按钮下拉菜单 按钮下拉菜单的大小 按钮上拉菜单 Bootstrap 按钮下拉菜单 本章将讲解如何使用 Bootstrap class 向按钮添加下拉菜单 如需向按钮添加下拉菜单 只需要简单地在一

  • c# 简单httpGet、httpPost方法以及http提交Form表单

    httpGet和httpPost public static class HttpHelper

  • 安装Nginx教程（CentOS8）

    这件事是不是神迹 并不重要 重要的是神感动了我 低俗小说 此文针对centos8操作 1 centos8安装完毕后安装基本工具 yum install gcc openssl openssl devel pcre pcre devel zl

  • postman重新安装后collection数据恢复

    目录 前言 恢复collection数据 前言 记录postman重新安装后collection数据恢复的方法 恢复collection数据 1 登录postman账号后 选择My Workspace 点击import 2 点击Upload

  • Linux Polkit权限提升漏洞(CVE-2021-4034)

    漏洞描述 Linux Polkit权限提升漏洞 CVE 2021 4034 是由于pkexec无法正确处理调用参数 从而将环境变量作为命令执行 具有任意用户权限的攻击者都可以在默认配置下通过修改环境变量来利用此漏洞 从而获得受影响主机的ro

  • 猜数字小游戏

    猜数字小游戏 有随机数 保底机制玩法 package pxc cn import java util Random import java util Scanner public class sc public static void ma

  • MATLAB仿真噪声信号、单多音信号、LFM、2ASK、2FSK、BPSK、16QAM

    文章目录 背景 1 高斯白噪声 2 噪声调幅信号 3 噪声调频信号 4 单音信号 5 多音信号 6 线性扫频信号 7 2ASK信号 8 2FSK信号 9 BPSK信号 10 16QAM信号 缩略对照表 背景 临近毕业整理毕业论文的资料时 看

  • 登录框漏洞

    继上次登陆框引起的血案这个文章之后 时隔一个月笔者又写了续集 呃 升华版 0 00 文章内容结构图 0 01 信息泄露 利用泄露的信息可以大大增加我们的可测试点 从而增加我们的成功率 1 HTML源代码 必看的肯定要属HTML源代码了 源代

  • JavaScript学习笔记：动态集合

    DOM是JavaScript中重要部分之一 在DOM中有一个动态集合 这个动态集合包含节点的集合 NodeList 元素属性的集合 NamedNodeMap 和HTML元素的集合 HTMLCollection 这三个对象都是类数组 Arra

  • 从AD域获取用户AD信息

    public static Dictionary

  • 一个失败的项目

    转眼间 入职已经一年了 在这一年里 我一直在一个项目组 至今这个项目还没有结束 其实说起来这也是一个不大的项目 可是做起来却令人非常头疼 我的同事已经有好几个离开这个项目组了 对于公司来说 这个项目也像是一个鸡肋 首先 这个项目的需求做得不

  • 数据挖掘作业5（个数据库有5个事务，如下表所示。设min_sup=60%,min_conf=80%）

    5 7一个数据库有5个事务 如下表所示 设min sup 60 min conf 80 1 分别用Apriori算法和FP growth算法找出所有频繁项集 比较两种挖掘方法的效率 2 比较穷举法和Apriori算法生成的候选项集的数量 3

热门标签