Video: ¿Qué se entiende por regla de asociación?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
reglas de asociación son declaraciones "si-entonces" que ayudan a mostrar la probabilidad de relaciones entre elementos de datos dentro de grandes conjuntos de datos en varios tipos de bases de datos. Regla de asociación La minería tiene varias aplicaciones y se usa ampliamente para ayudar a descubrir correlaciones de ventas en datos transaccionales o en conjuntos de datos médicos.
Además, ¿qué es la regla de asociación con el ejemplo?
Regla de asociación . Regla de asociación la minería encuentra interesante asociaciones y relaciones entre grandes conjuntos de elementos de datos. Esta regla muestra la frecuencia con la que se produce un conjunto de elementos en una transacción. Un típico ejemplo es el análisis basado en el mercado.
Posteriormente, la pregunta es, ¿cuáles son las reglas de asociación fuertes? (l - s) solo si el conteo de soporte de (l) dividido por el conteo de soporte de (s) satisface la confianza mínima previamente determinada para el reglas de asociación . Esto se hace para cada subconjunto (s) de ly para cada conjunto de elementos frecuentes l (Han).
En consecuencia, ¿qué se entiende por minería de reglas de asociación?
Minería de reglas de asociación es un procedimiento lo que significa para encontrar patrones frecuentes, correlaciones, asociaciones , o estructuras causales de conjuntos de datos que se encuentran en varios tipos de bases de datos, como bases de datos relacionales, bases de datos transaccionales y otras formas de repositorios de datos.
¿Qué es el análisis de asociación?
Análisis de asociación le permite identificar elementos que tienen afinidad entre sí. Se utiliza con frecuencia para analizar datos transaccionales (también llamados cestas de mercado) para identificar elementos que a menudo aparecen juntos en las transacciones.
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¿Qué es el apoyo en las reglas de asociación?
Las reglas de asociación se crean mediante la búsqueda de datos en busca de patrones frecuentes del tipo "si-entonces" y el uso del soporte de criterios y la confianza para identificar las relaciones más importantes. El soporte es una indicación de la frecuencia con la que aparecen los elementos en los datos
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