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实验内容：
应用 Python进行关联分析，包括对频繁数据集的探索、关联规则的建立和结果的分析。
对于数据集Income，使用 Apriori算法建立关联规则。
实验步骤：
1)获取数据集 Income，查看数据集 Income的前五个事项，了解数据集的项集以及具体内容。
2)查看 Income中各个项的支持度，并单独查看项“age＝14-34”和项“sex＝male”的支持度，查看支持度最大的前10个项。
3)以最小支持度为0.1，最小置信度为0.5建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为 rule1；以最小支持度为0.1，最小置信度为0.6建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule2；以最小支持度为0.2，最小置信度为0。5建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule3。比较三个关联规则的数目。
应用 Python进行关联分析，包括对频繁数据集的探索、关联规则的建立和结果的分析。
对于数据集Income，使用 Apriori算法建立关联规则。
实验步骤：
1)获取数据集 Income，查看数据集 Income的前五个事项，了解数据集的项集以及具体内容。
2)查看 Income中各个项的支持度，并单独查看项“age＝14-34”和项“sex＝male”的支持度，查看支持度最大的前10个项。
3)以最小支持度为0.1，最小置信度为0.5建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为 rule1；以最小支持度为0.1，最小置信度为0.6建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule2；以最小支持度为0.2，最小置信度为0。5建立 Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule3。比较三个关联规则的数目。
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luluya_ 2019-06-10
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因为没有pPytho分类
luluya_ 2019-06-10
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因为没有Python分类
Andy1989630 2019-06-10
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你说题主你是咋想的呢？