ED-4.2-m04-1.0-Slajd23

Z Studia Informatyczne
Wersja z dnia 07:38, 5 wrz 2006 autorstwa ALesniewska (dyskusja | edycje)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania

Transformacja problemu – znajdowanie zbiorów częstych (2)

Transformacja problemu – znajdowanie zbiorów częstych (2)


Stosując kolejne iteracje algorytmu Apriori dochodzimy do zbioru zawierającego zbiór częsty 4-elementowy L4={2 4 6 8}. W kolejnym kroku algorytmu Apriori z podanych zbiorów częstych możemy otrzymać reguły asocjacyjne. Przykładowo ze zbioru L4 otrzymamy następujące reguły asocjacyjne: Pierwsza reguła: Jeżeli klient jest w przedziale wiekowym (40..49) i jest żonaty a jego dochód wynosi w granicach (30tys.-39tys) to dana osoba należy do Partii ‘A’. Reguła druga brzmi następująco: Jeżeli dochód klienta wynosi w granicach (30tys.-39tys) i jest żonaty oraz należy do Partii ‘A’ to jego wiek prawdopodobnie należy do przedziału (40-49).


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>