| 摘 要： | <正>1数据挖掘的概念数据挖掘是知识发现(KDD-Knowldge Dicoveryin Dambase)的重要环节之一,指从大型数据仓库提取隐含的、未知的对决策有潜在价值的知识和规则,源于数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、数据可视化、信息检索和高性能检索。数据挖掘的主要算法包括：粗集方法(RoughSet)、关联规则法(AssocitionRule)、分类法(Classification)、聚类法(Clutering)、遗传算法(Genetic Algorithms)、神经网络(NeuralNetworks)。2关联规则的基本概念关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系。DM中的关联规则法的任务就是从数据库中发现那些确信度(Confidence)和支持度(Support)都大于给定值的稳健(Robust)规则。近几年,有关从数据库中发现关联规则的研究最多。目前,已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。在概念层次上的不断深入,使得发现的关联规则所提供的信息越來越具体,实际上这是个逐步深化所发现知识的过程。关联规则一般用四个参数来描述其属性。下面拟用关联规则法研究学生A科成绩与B科成绩的关联为例说明其四属性含义
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