指关联分析，WEKA 规则 挖掘中的Apriori关联，普通关联规则 挖掘算法包含经典关联 。关联算法Association，Hotspot association 规则association规则in data规则是X→Y形式的蕴涵，其中X和Y分别称为association规则的前因(antecedent或lefthand) 。
1、数据 挖掘中涉及的关联 规则在实际生活中的应用有哪些?实际中能够提供给商...网络故障定位会用到，正在研究中 。这话怎么说？说说我的理解，错了不要怪！首先，这些关联规则都是针对特定业务数据和特定统计结果规则下的特定领域的结果导向，不能说具有普遍价值 。第二，这些规则在特定的业务领域是保密的，或者对拥有这个挖掘系统的公司是保密的 。因为这属于公司如何获取具体关键决策依据的核心信息 。所以 ， 我觉得我不能给公众看 。
至少对于原公司来说是这样，否则外人是看不出来的 。所以我说 ， 这些关联规则其实应该是根据想做数据的单位的业务需求定制的挖掘 。这不是一个公式那么简单 。甚至公式可能都要完全根据需求来定义 。当然，一般来说，我们可以从一堆数据中统计出一些数据结果，然后根据业务的相关触发关系，引出其他可能相关或者看起来完全不相关的结果 。而这种“业务相关的触发关系”根据不同的单位情况是不同的 。
2、weka里Apriori关联 规则 挖掘,我希望得到的结论是与最后一列目标属性的...weka中的apriori算法生成所有频繁项集，然后生成规则，根据满足最小支持度和置信度的情况选择强规则输出 。比如有一个长度为3的频繁项集ABC，那么当它是:A>BCAB>CAC>BB>ACBC>AC>AB时你生成规则，然后分别计算上述规则的置信度 。如果不满意 ， 那么你说的这个问题就不输出了，可能是因为你上一个 。
3、关联算法 association指关联分析，此处引用百度百科的定义 。通过联想分析，可以挖掘由于某些事件规则而发生其他事件 。其中面包称为规则的前一项，牛奶称为规则的后一项 。常用于关联分析的算法有Apriori算法、FPgrowth算法、Eclat算法、灰色关联法等 。下面将重点介绍Apriori算法 。在介绍了Apriori算法后，
找出所有频繁项目集；第二步，从频繁项集规则中生成强关联 。Apriori算法是挖掘频繁项集的基本算法 。可以看出，上述每个过程都需要扫描一次数据 。为了提高逐层迭代生成频繁项集的效率 ， 需要用到一个重要的性质，叫做先验性质:当然 ， 非频繁项集的所有超集也需要用到 。
4、什么是关连 规则?【关联规则挖掘结果分析,中医证型关联规则挖掘】association规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容 。研究了关联抽取中的Apriori算法 。针对该算法运行效率低，算法效率不高 。该算法基于经典的Apriori算法，改进后的算法明显比Apriori算法快 。同时介绍了一个基于Apriori算法的可视化挖掘模型，并讨论了该可视化模型的实现方法 。
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