摘要：
#非频繁模式**非频繁模式**，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup.绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买VCR，反之亦然，这种负相关模式有助于识别竞争项(competing item)，即可以相互替代... 阅读全文
摘要：
##子图模式**频繁子图挖掘**（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。###图和子图图是一种用来表示实体... 阅读全文
摘要：
购物篮数据常常包含关于商品何时被顾客购买的时间信息，可以使用这种信息，将顾客在一段时间内的购物拼接成事务序列，这些事务通常基于时间或空间的先后次序。##... 阅读全文
摘要：
#规则产生忽略那些前件和后件为空的规则，每个频繁k项集能够产生$2(2^k-1)$个关联规则。将频繁项集Y划分为两个非空子集X和Y-X，使得$X \to Y-X$能满足置信度阈值，就可以得到满足条件的规则。在计算规则的置信度时并不需要再次扫描事务数据集，因为产生规则的频繁项集和它们的子集也都是频繁项... 阅读全文
摘要：
#频繁项集的产生**格结构**（lattice structure）常常用来表示所有可能的项集。发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支... 阅读全文
摘要：
许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。#行结构和缩进在Python中，分号是可选的，当使用分号时，可以将多条语句写在一行上，否则，程序的每条语句都是以换行符结束，可以使用斜杠\另起一行，将长语句分为几行```In [1... 阅读全文
摘要：
Python初探，学习Python手册，了解一些基本的Python知识 阅读全文