データマイニングにおける関連付けとは何ですか?
質問者:Anjanette Vince |最終更新日:2020年2月9日
カテゴリ:テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
アソシエーションは、コレクション内のアイテムの共起の可能性を発見するデータマイニング機能です。共起するアイテム間の関係は、相関ルールとして表されます。アソシエーションルールは、販売取引の分析によく使用されます。
これに関して、データマイニングの相関ルールとは何ですか?アソシエーションルールは、さまざまなタイプのデータベースの大規模なデータセット内のデータ項目間の関係の確率を示すのに役立つif-thenステートメントです。アソシエーションルールマイニングには多くのアプリケーションがあり、トランザクションデータまたは医療データセットの売上相関を発見するために広く使用されています。
さらに、データサイエンスにおける協会とは何ですか?データサイエンス協会は、データサイエンティストの非営利の専門家協会であり、メンバーにサービスを提供し、データサイエンスの専門職を向上させ、偏見を排除して多様性を高め、世界中で倫理的なデータサイエンスを推進しています。
また、データマイニングにおける関連分析とは何でしょうか。
アソシエーション分析は、巨大なデータセット間の関係を発見することです。サポートは、ルールがデータセットに適用される頻度を決定し、信頼性は、Xを含むトランザクションにYのアイテムが表示される頻度を決定します。
アサーションルールマイニングとは何ですか?
アプリオリアプローチによるマイニング分類ルール。分類ルールは、あるクラスの概念を他のクラスから区別するアサーションです。ほとんどの分類ルールマイニングアルゴリズムは、複数のソリューションが存在する単一のソリューションを提供することを目的としています。
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アソシエーションルールマイニングのアプリケーションは何ですか?
アソシエーションルールマイニングは、データベースにエンコードされたトランザクション間のアソシエーションを検出しようとします。医療診断、GIS、リレーショナルデータベース、大規模データベース、分散データベースなど、さまざまなアプリケーションでの意思決定を改善するために使用できます。これらのデータベースはレビューされます。
データマイニングの分類とは何ですか?
分類は、コレクション内のアイテムをターゲットのカテゴリまたはクラスに割り当てるデータマイニング機能です。分類の目的は、データ内の各ケースのターゲットクラスを正確に予測することです。たとえば、分類モデルを使用して、ローンの申請者を低、中、または高の信用リスクとして識別することができます。
Aprioriアルゴリズムのアプリケーションは何ですか?
Aprioriは、データマイニングで使用される影響力のあるアルゴリズムです。アルゴリズムの名前は、アルゴリズムが頻繁なアイテムセットプロパティの事前知識を使用するという事実に基づいています。このソフトウェアは、糖尿病患者の社会的地位を発見するために使用されます。
データマイニングで使用されるデータは何ですか?
マイニングできるデータの種類について説明しましょう。
- フラットファイル。
- リレーショナルデータベース。
- データウェアハウス。
- トランザクションデータベース。
- マルチメディアデータベース。
- 空間データベース。
- 時系列データベース。
- ワールドワイドウェブ(WWW)
アソシエーションルールマイニングとはどういう意味ですか?
アソシエーションルールマイニングは、リレーショナルデータベース、トランザクションデータベース、その他の形式のリポジトリなど、さまざまな種類のデータベースにあるデータセットから、頻繁に発生するパターン、相関、またはアソシエーションを観察することを目的とした手順です。
マルチレベル相関ルールとは何ですか?
説明マルチレベル相関ルール:協会は、抽象化の複数のレベルでマイニングデータから生成されたルールの複数のレベルまたはマルチレベルの相関ルールと呼ばれます。抽象化の各レベルでマイニングする場合、同じ最小サポートしきい値が使用されます。
強力な相関ルールとは何ですか?
ストロングアソシエーションルールとは何ですか。 1.ユーザー指定の最小サポートしきい値およびそれぞれ最小信頼しきい値以上のサポートと信頼度を持つアソシエーションルール。詳細については、マイニングアソシエーションルールをご覧ください。
データマイニングの最小サポートとは何ですか?
最小-サポートは、結果の相関ルールのサポートメジャーの最小下限を指定することにより、候補ルールを整理するためにAprioriアルゴリズムに提供されるパラメーターです。アルゴリズムによって生成される各ルールには、独自のサポートと信頼性の測定値があります。
リフトアソシエーションルールとは何ですか?
アソシエーションルールを解除します。アソシエーションルールのリフト値は、ルールの信頼度とルールの期待される信頼度の比です。ルールの期待される信頼度は、ルール本体のサポートで割ったルール本体とルールヘッドのサポート値の積として定義されます。
自信は対称的な尺度ですか?
自信は対称的な尺度ですか?いいえ、不信任決議は対称的な尺度ではありません。 (c)各顧客IDをマーケットバスケットとして扱い、パート(a)を繰り返します。各アイテムはバイナリ変数として扱う必要があります(顧客が購入した少なくとも1つのトランザクションにアイテムが表示される場合は1、それ以外の場合は0)。
データマイニングのクラスタリングとは何ですか?
クラスタリングは、抽象オブジェクトのグループを類似したオブジェクトのクラスにするプロセスです。覚えておくべきポイント。データオブジェクトのクラスターは、1つのグループとして扱うことができます。クラスター分析をしながら、私たちは、最初のデータの類似性に基づいてグループにデータのセットを分割して、グループにラベルを割り当てます。
データマイニングの予測とは何ですか?
データマイニングの予測は、純粋に別の関連データ値の記述に基づいてデータポイントを識別することです。必ずしも将来のイベントに関連しているわけではありませんが、使用される変数は不明です。データマイニングでの予測は、数値予測として知られています。通常、予測には回帰分析が使用されます。
連想分析とは何ですか?
連想グループ分析(AGA)は、文化や信念体系間の類似点と相違点を評価するために主観的な意味と画像に焦点を当てて、人々の心象表現を分析するための推論的アプローチです。
データマイニングにおけるAprioriアルゴリズムとは何ですか?
Aprioriは、リレーショナルデータベースを介した頻繁なアイテムセットマイニングと相関ルール学習のためのアルゴリズムです。それは、データベース内の頻繁な個々のアイテムを識別し、それらのアイテムセットがデータベースに十分頻繁に表示される限り、それらをますます大きなアイテムセットに拡張することによって続行されます。
データマイニングにおけるマーケットバスケット分析とは何ですか?
マーケットバスケット分析は、特定のグループのアイテムを購入すると、別のグループのアイテムを購入する可能性が高くなる(または低くなる)という理論に基づくモデリング手法です。顧客が購入するアイテムのセットはアイテムセットと呼ばれ、マーケットバスケット分析は購入間の関係を見つけようとします。
遺伝学の関連研究とは何ですか?
遺伝的関連研究は、遺伝的変異が疾患または形質に関連しているかどうかを判断するために実行されます。関連が存在する場合、多型または多型の特定の対立遺伝子、遺伝子型、またはハプロタイプが、特性。
サポートの自信とリフトとは何ですか?
ルール1の場合:サポートによると、顧客の67%がミルクとチーズを購入しました。ミルクを購入した顧客の100%がチーズも購入したという自信があります。リフトは、誰かがミルクを購入したことを知っているときに、誰かがチーズを購入するという期待が28%増加したことを表しています。