基于关联规则的改进的线性回归预测算法

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：益至鱼巨望日期呈!!!：!三：Z关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关

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3、泛应用到了诸多领域，引起了学术界和产业界极大的关注，如何提高数据挖掘的效率成为学术界热门的研究课题。本文主要针对关联规则发现，商业销售预测领域方面的应用研究。本文讨论了数据挖掘的一般理论，包括数据挖掘的概念、任务、模式以及数据挖掘的应用和发展趋势。研究了关联规则中经典的Apriori算法。也深入研究了线性回归分析预测算法，总结了该算法存在的问题，提出了一种基于关联规则的改进的线性回归分析预测算法。该算法的主要思想是先使用线性回归分析算法预测出一种药品的销售金额，然后利用改进的的线性回归分析算法预测与其相互关联的其它药品的销售金额。该算法和线性回归分析算法

4、相比较，减少了时间开销，提高了效率。同时，根据Apriori算法和改进的线性回归分析算法设计了线性回归预测系统，该系统的主要功能是挖掘研究对象的频繁项集，并从频繁项集(不包括频繁卜项集)中挑选出支持数最多的一个项集，对其中的药品利用改进的先性回归分析算法预测其未来几个月的销售金额。最后，将该系统应用到医药销售中，预测药品的销售金额，并对预测结果进行了验证，表明了改进的线性回归预测算法是可行的。本文的工作虽然取得了一定的成果，但尚有大量问题有待于进一步研究，比如，提高预测的准确率；如何将挖掘结果友好地呈现给用户。关键词：数据挖掘关联规则频繁集预测线性回归A

5、bstractDataMiningisakindofprocessthatrevealspotentialusefulknowledgefrommassivedata．Inrecentyears，dataminingtechnologyhasbecomethecoretechnologyinthefieldofcommercialsales，andarewidelyappliedtomanyfields，itcausingagreatconCeATIintheacademiaandindustrycircle，80howtoimprovetheeffic

6、iencyofdatamiIlingbecomesahottopicintheacademicfield．Thisarticleismainlyaimedatassociationrulesfounding,commercialsalespracticesinthefieldofappliedresearch．Thisarticlediscussesthegeneraltheoryofdatamining,includingtheconceptofdatamining、task、model、applicationsandtrendsofdataminin

7、g．StudiedtheclassicalApdorialgorithmaboutassociationrules．andstudyofthelinearregressionanalysispredictionalgorithms，Summeduptheproblemsofthelinearregressionanalysispredictionalgorithms，putupanimprovedlinearregressionanalysispredictionalgorithmbasedonassociationrule．Themainideaoft

8、healgorithmistofastuselinearregressionan