说明：关联规则挖掘和数据分析matlab工具箱（armda），适合从交易数据中挖掘关联规则

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说明：基于深度学习的AU识别及表情关联规则挖掘研究与实现

深度学习

说明：这是一个解决经典的关联规则挖掘问题中的Aprior算法，通过该算法可以得到非常详细的k（k>=1）频繁项集！

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说明：关联规则数据挖掘的apriori算法MATLAB程序。

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说明：本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模中的有关任务：数据挖掘、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差预测等。

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说明：关联规则挖掘是从事务集合中挖掘出这样的关联规则：它的支持度和置信度大于最低阈值（minsup,minconf），这个阈值是由用户指定的。根据支持度=(X,Y).count/T.count，置信度=(X,Y).count/X.count  ，要想找出满足条件的关联规则，首先必须找出这样的集合F=X U...

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说明：2018美赛F题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：通过matlab编程实现关联规则挖掘算法，主要是实现apriori算法，该程序实现数据导入，在自己设定最小支持度与置信度的情况下，生成候选集，剪枝生成频繁项集，体现了apriori算法的两个基本特性，最后通过频繁项集算出强关联规则。

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说明：Apriori算法1994年由R．Agrawal等人提出来的Apriori算法是 关联规则挖掘的一个经典算法，后来的许多算法都是基于该算法的思想。算 法的名称来源于在算法中应用了频繁项集的先验知识，即：一个频繁项集的 任一非空子集必定是频繁项集；因此只要某一项集是非频繁的，则其超集就 无须再检验。

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