apt理论在我国-证券市场实证研究报告

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1、-摘要随着数据库技术的发展，人们采集数据的能力越来越高，信息快速膨胀，人们急需从这些数据中得到有用的知识，于是数据挖掘技术应运而生。数据挖掘的过程即是从大量的数据中获取有趣知识的过程，而关联规则作为它的一个重要分支，更是为决策过程提供良好的手段。本文则是围绕着这一关联规则这一主题进行探索。首先简单介绍了关联规则的定义、分类、挖掘过程，然后着重介绍了挖掘模型Apriori算法，并提出了一种基于事务压缩的改进算法，最后针对我们信管专业同学的成绩这一成绩作为原始数据，在SPSSClementine这一挖掘平台上进行关联规则的挖掘，以获取不同课程学习之间的一些关系。关键词　数据挖

2、掘关联规则Apriori算法SPSSClementineAbstractWiththedevelopmentofdatabasetechnology,thecapacityfordatacollectionhasadvancedmoreandmorequickly,inducingtherapidexpansionofinformation,Dataminingtechniquesemergedforpeopleneedtogetinterestingknowledgefromthesedata.Dataminingprocessistoobtaininteresting

3、knowledgefromalargenumberofdata.Associationrulesasanimportantbranchofit,istoprovideagoodmeansofdecision-makingprocess.Thisarticleiscenteredonthethemeofthisassociationrules.First,abriefdefinitionofassociationrules,classificationanddataminingprocess,andthenfocusesontheminingmodelApriorialgo

4、rithm,andproposesatransaction-basedcompressionoftheimprovedalgorithm,andfinallyfusesourstudents’scoresastheoriginaldata,makingdataminingaboutassociationruleontheminingplatSPSSClementine,toobtainanumberofdifferentrelationshipsbetweencourses.KeywordsDataMiningassociationAprioriSPSSClementin

5、e不要删除行尾的分节符，此行不会被打印.---目录目录摘要IAbstractI第1章绪论31.1课题背景31.1.1学术背景31.1.2商业背景31.2研究内容4第2章关联规则52.1基本概念52.1.1定义52.1.2分类52.1.3过程62.2Apriori算法62.2.1算法思想62.2.2实例分析62.3Apriori算法改进92.3.1改进思想92.3.2实例分析9第3章数据挖掘在学生成绩中的应用113.1数据挖掘工具简介-SPSSClementine113.2建模过程113.2.1数据清洗与集成113.2.2数据选择与转换123.2.3数据挖掘123.3模式评

6、估与表示13附15.---第1章绪论1.1课题背景1.1.1学术背景随着数据库技术的逐渐成熟和计算机网络的迅速普及，人们采集数据的能力得到了极大的提高，导致全球范围的信息急剧膨胀，为了对这些少量信息的隐藏知识进行开发，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘（DataMining，DM），是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、统计学技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者做出正确的决策。简单地说：数据挖掘就是指从大量数据中提取知识。从广义上讲，关联分析是数据挖掘的本质。既然数据挖掘的目的是发现潜藏在数据背后的知识，那么这种

7、知识一定是反映不同对象之间的关联。关联知识反映一个事件和其他事件之间的依赖和关联。数据库中的数据一般都存在着关联关系，这种关联是复杂的，有时是隐含的。关联分析的目的就是要找出数据库中隐藏的关联信息。关联分析发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件。这些关联并不总是事先知道的，而是通过数据库中数据的关联分析获得的。关联规则挖掘是关联知识发现的最常用方法，它挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。其目的就是从数据库中挖掘出最低支持度和最低可信度的关联规则。其中最为著名的是Agrawal等提出的A