返回介绍

4.思考与实验总结

发布于 2024-01-28 21:41:24 字数 260 浏览 0 评论 0 收藏 0

1)Python的流行库中都没有自带的关联规则函数,因此本书编写了相应的关联规则函数,该函数依赖于Pandas库。该函数是很高效的(就实现Apriori算法而言),可作为工具函数在需要时使用。

2)Apriori算法的关键两步为找频繁集与根据置信度筛选规则,明白这两步才能清晰地编写相应程序,读者可按照自己的思路编写与优化关联规则程序。

3)本案例采用聚类的方法进行数据离散化,读者可以自己上机实验其他的离散化方法,如等距、等频、决策树、基于卡方检验等,试比较各个方法的优缺点。

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。
列表为空,暂无数据
    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文