基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的任务书.docx

基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的任务书
任务背景：
数据挖掘在当前互联网数据爆炸式增长的环境下得到了广泛应用。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要分支，它可以发现不同数据项之间的相关性，提供决策支持和策略制定等方面的帮助。基于关联规则挖掘算法的应用范围广泛，例如市场营销中的商品搭配推荐、医药领域的疾病诊断等。
任务描述：
本次任务的主要目的是深入学习关联规则挖掘算法及其应用，实现关联规则挖掘算法，并将其应用于实际场景中。具体包括以下内容：
1.学习关联规则挖掘算法的基本概念，包括支持度、置信度、提升度等指标的含义和计算方法。
2.研究关联规则挖掘算法的常用算法，例如Apriori算法、FP-Growth算法等，并比较它们之间的优缺点。
3.实现至少一种关联规则挖掘算法，并使用公开数据集进行实验验证。
4.选择一个实际场景，例如超市购物数据、医疗诊断数据等，将关联规则挖掘算法应用到该场景中，得到有意义的关联规则并进行可视化展示。
5.就应用结果进行分析，总结关联规则挖掘算法在该场景中的优劣及应用前景。
任务要求：
1.对于每个步骤，需撰写详细的文档，包括算法分析、实现过程和实验结果等。
2.实现关联规则挖掘算法时可以使用Python等编程语言，并说明代码的运行环境和工具。
3.选择实际场景时需要选取足够大的数据集，并且需保证数据集的真实性和合法性。
4.在分析应用结果时，需结合实际场景提出有针对性的建议和意见。
5.文档需使用Markdown或LaTeX等编辑器编写，并包含代码和数据等相关文件。
6.最终成果为一个完整的文档，包括算法分析、实现过程、实验结果、应用分析及结论等。