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挖掘关联规则在学生成绩分析中的应用！算法：apriori 运行环境：matlab-Mining Association Rules in student achievement analysis
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Data Mining toolboox that extracts Association Rules from numerical data files using a variety of selectable techniques and criteria
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关联规则分析问题的一种方法 apriori在MATLAB下的编写 -Association Rules in a way the problem apriori prepared under the MATLAB
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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简单的用Matlab实现关联规则基本算法Apriori算法，打开Matlab 目录调至压缩包解压的目录下，直接在matlab上运行test，有测试数据。-Simple association rules using Matlab basic algorithm Apriori algorithm, open Matlab directory raised unpack the archive directory, directly run in matlab test, with test da
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Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系。
文件中为实现Apriori算法的matlab函数-Apriori algorithm in association rules is a basic algorithm. By Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant Dr
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