南通崇川大数据培训哪里好

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衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：

准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。

实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。

新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。

约束的常见类型有：

单调性约束;

反单调性约束;

可转变的约束;

简洁性约束.

根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：

同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。

层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规则。

按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。

划分法：基于一定标准构建数据的划分。

属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。

层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。

密度法：基于数据对象的相连密度评价。

网格法：将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构，基于网格结构进行聚类。

模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。