数据采样的关联规则挖掘_数据挖掘中的关联规则

在某些情况下，数据矿工有施加任何算法之前的数据集上执行采样。主要原因是过多的数据开采。在这种情况下，一个可行的方法是随机抽样。如果类是均匀分布的，人们可以监督学习前用随机抽样。

但对于关联规则挖掘？如果使用随机抽样的关联规则算法之前，你可能会发现没有规则。其原因是关联规则挖掘分析数据作为交易。这样做是为了找到复发的趋势的一组通常是连续的交易。下面是一个例子：

交易ID /产品
112 /面包
112 /黄油
112 /果酱
113 /奶酪
113 /面包
...

用随机抽样的问题是，它不会考虑到事件的连续序列。在关联规则的情况下，应采取的数据的连续子集，以获得有意义的规则。

你有在那里的随机取样不能用于任何其他实施例？与关联规则挖掘的其他问题？随意对这个职位发表评论。

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