В этом уроке мы рассмотрим изучение правил ассоциации, метод, используемый для обнаружения взаимосвязей между переменными или элементами в больших наборах данных, и априорный алгоритм, популярный метод анализа часто встречающихся наборов элементов и создания правил ассоциации. Мы построим интуицию вокруг ключевых концепций и компонентов изучения правил ассоциации и алгоритма Априори. Изучение правил ассоциации  – это тип обучения без учителя, который фокусируется на поиске интересных..

Оба алгоритма можно скачать с GitHub, в папке Datasets есть файлы для тестирования. В конце сообщения находится полный текст статьи (на испанском языке). Интеллектуальный анализ данных состоит из анализа объемов данных с помощью различных инструментов или методов, которые облегчают этот процесс, таких как, например, априорный алгоритм, FP-Growth, aprioriTID, aprioriHybrid, Eclat, правила Top-k и т. Д. Сегодня применимость интеллектуальный анализ данных можно увидеть во многих областях,..