Parte práctica Tema 8 Minería de datos Dr. Francisco J. Mata
Algoritmo a priori Minería de Datos Dr. Francisco J. Mata2
Metodología 1.Revisar itemsets 2.Analizar reglas de asociación 3.Analizar red de asociación Minería de Datos Dr. Francisco J. Mata3
SupportSizeItemset 57341Tires and Tubes = Existing 37941Helmets = Existing 28131Bottles and Cages = Existing 23691Road Bikes = Existing 20941Mountain Bikes = Existing 19781Jerseys = Existing 16172Helmets = Existing, Tires and Tubes = Existing 13421Touring Bikes = Existing 13051Caps = Existing 12381Fenders = Existing 8491Gloves = Existing 8052Road Bikes = Existing, Helmets = Existing 7152Bottles and Cages = Existing, Helmets = Existing 5841Shorts = Existing 5692Mountain Bikes = Existing, Tires and Tubes = Existing 5632Mountain Bikes = Existing, Bottles and Cages = Existing 5522Road Bikes = Existing, Bottles and Cages = Existing 5392Fenders = Existing, Mountain Bikes = Existing 5372Mountain Bikes = Existing, Helmets = Existing 5362Touring Bikes = Existing, Helmets = Existing 5251Cleaners = Existing 4862Road Bikes = Existing, Tires and Tubes = Existing 4802Jerseys = Existing, Road Bikes = Existing
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Probablidad Confianza Confianza (A=>B)=Prob (A y B) / Prob (A) = Apoyo (A y B) / Apoyo (A) Importancia Lift o mejoría Lift (A=>B)=log (Prob (A=>B) / Prob (no A=>B)) Valores =1 A y B son independientes > 1 si se compra A es muy probable que se compre B < 1 si se compra A es muy poco probable que se compre B
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En SQL 2005 Analysis Services Columnas Input Itemsets y lado izquierdo de reglas de asociación Prediction Itemsets y lado izquierdo y derecho de reglas de asociación Predict_only Itemsets y lado derecho de reglas de asociación Minería de Datos Dr. Francisco J. Mata10
Clientes masculinos que compraron cerveza también compraron pañales Clientes femeninos que compraron pañales también compraron vino Minería de Datos Dr. Francisco J. Mata11