联规则----------------Р牛奶;衣服;->鸡肉; : 1.0Р牛奶;->鸡肉; : 1.0Р衣服;->鸡肉; : 1.0Р牛肉;->奶酪; : 0.75Р牛奶;->衣服; : 0.75Р牛奶;->衣服;鸡肉; : 0.75Р牛奶;牛肉;->鸡肉; : 1.0Р奶酪;鸡肉;->牛肉; : 1.0Р衣服;->牛奶; : 1.0Р牛肉;->鸡肉; : 0.75Р牛奶;鸡肉;->衣服; : 0.75Р鸡肉;->牛奶; : 0.8Р衣服;鸡肉;->牛奶; : 1.0Р衣服;->牛奶;鸡肉; : 1.0Р奶酪;->牛肉; : 0.75Рf)结果分析Р从上面我们可以看到事务集中的所有频繁项集,如牛奶;衣服; : 3;牛肉;鸡肉; : 3;奶酪;鸡肉; : 2;牛奶;衣服;鸡肉; : 3等,他们的支持度都大于2。在这些频繁集中,牛奶,衣服可以和鸡肉建立关联规则,因为他们的信任度大于所设定的最小信任度,如上面所示还有很多频繁项集可建立关联规则。Р与此同时,我们还可以看出顾客的消费习惯和那些商品顾客会同时购买,超市应该根据上面的分析结果来进购商品和安排商品的摆放位置。拿鸡肉的例子简单分析下,很多顾客购买鸡肉,因为鸡肉的支持度达到了5,远远的高于设定的支持度,同时发现很多顾客在购买鸡肉的同时还购买了牛奶,所以超市应该把鸡肉和牛奶放到一起,方便顾客的购买。Р参考文献Р[1]陈文伟. 数据仓库与数据挖掘. 北京: 人民邮电出版社, 2004Р[2]康晓东. 数据仓库的数据挖掘技术.?北京: 机械工业出版社, 2004Р[3]Mehmed Kantardzic. 数据挖掘. 北京: 清华大学出版社, 2003Р[4]钱颂迪. 运筹学(第二版). 北京: 清华大学出版社, 1990Р成绩Р评卷人Р姓名Р学号Р Р Р华中师范大学Р研究生课程论文Р论文题目Р Р完成时间Р课程名称Р专业Р年级
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