数据挖掘中有哪些不同的模式评估措施？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据挖掘中有哪些不同的模式评估措施？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在数据挖掘中，使用Apriori算法，FP-Tree等不同算法找到频繁项集。那么这些模式评估方法是什么？
答案
您可以尝试关联规则（例如apriori），协作过滤（基于项目或基于用户）甚至群集。
我不知道你要做什么，但如果你有一个数据集，你需要找到最频繁的项目集，你应该尝试一些上述技术。
如果你正在使用R，你应该探索关联规则的arules包（例如）。
另一答案
Apriori算法和FP-tree算法用于查找给定事务数据的频繁项集。这将有助于市场购物篮分析应用。对于模式评估，有许多组件，即：
- 支持，
- 置信度，
- 电梯，
- 不平衡率等
更多细节可以在论文中看到：
Pang Ning Tan，Vipin Kumar，Jaideep Srivastava，KDD 2002为关联模式选择合适的兴趣度量。
以上是关于数据挖掘中有哪些不同的模式评估措施？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章