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类别型数据关联规则的可视挖掘的中期报告
1.背景介绍
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种方法，通常用于在大规模数据集中发现变量之间的关系。在关联规则挖掘中，数据通常表示为事务集合，每个事务包含一组元素。关联规则是指两个或多个元素之间的规律性关系，例如“如果购买了牛奶和面包，那么很可能也购买了黄油”。
在关联规则挖掘中，类别型数据是一种常见的数据类型。类别型数据是指取值为离散值的数据，例如颜色、性别、职业等。类别型数据关联规则挖掘可以用于市场营销、商品推荐、医学诊断等领域。
2.研究目的
本研究旨在对类别型数据关联规则挖掘的可视化方法进行探究和研究，旨在设计一种可视化工具，以帮助用户更好地理解数据之间的关系和规律，从而为决策提供支持。
3.研究内容
本研究的主要研究内容包括以下方面：
（1）类别型数据关联规则挖掘的基本原理和方法
介绍关联规则挖掘的基本概念和算法，重点讨论类别型数据关联规则挖掘的特点和方法，以及数据预处理、参数设置等问题。
（2）类别型数据关联规则挖掘的结果可视化
设计并实现一个类别型数据关联规则的可视化工具，帮助用户在数据关系和规律方面发现和分析，并提供交互式控制和展示功能，例如可视化过滤、排序和高亮等。
（3）应用案例分析
通过一些实际数据集的应用案例，展示和验证所设计的可视化工具的实用性和有效性，以及挖掘结果的可解释性。
4.研究进展
目前，我们已经完成了对类别型数据关联规则挖掘的基础研究，并建立了可视化工具的原型，通过一些实验验证了该工具的实用性和有效性。下一步，我们将进一步完善该工具，增加一些更多功能以及解决一些实际应用中的问题。
5.结论和展望
在类别型数据关联规则挖掘的可视化方面，目前的研究仍然有较大的发展空间。未来的研究方向可以包括更加灵活的交互方式、更高效的算法、更好的可解释性和可应用性等方面的研究，并将可视化工具应用到更多实际场景中，促进数据的深层次应用。