交易数据的数据挖掘分类——哪种算法最适合？
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【中文标题】交易数据的数据挖掘分类——哪种算法最适合？【英文标题】：Data Mining Classification on transactional data - which algorithmn fits best? 【发布时间】：2015-07-19 05:33:06 【问题描述】：我有事务数据库 - 数据如下：
ID - COLUMN1 - COLUMN2 - COLUMN3
0 - A - B - C
0 - A - D - C
0 - E - B - C
1 - A - B - C
1 - A - B - C
2 - A - D - C
2 - A - B - F
3 - A - D - C
3 - A - B - F
3 - A - B - C
现在我想使用分类算法对欺诈进行分类：
ID - 分类
0 - 关键（因为模式“A D C”）
1 - 不重要（未检测到明显的模式）
2 - 关键（A D F）
3 - 关键（A B F）
模式只能出现在一行或多行上。 1 事务包含多行 (-> ID)。
哪种算法最适合或哪些算法存在问题？
【问题讨论】：
【参考方案1】：你需要的算法叫
if-then-else 语句。
您有预定义的规则，最好使用代码对其进行编码。
【讨论】：
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