数据挖掘
什么是“数据挖掘”
什么是“数据挖掘”
数据挖掘是一种计算机技术，通过使用统计学、人工智能和机
器研究等方法，从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。
它可
以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的内在关系和模式，从
而为决策和问题解决提供支持。
数据挖掘的目标是通过自动化的技术，从数据中提取出有用的
信息。
这些信息有助于预测未来事件、优化业务流程、发现隐藏的
模式和关联等。
数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、社交网络等。
数据挖掘的过程一般包括以下步骤：
1. 数据收集：收集需要分析的数据，可以是结构化的数据（如
数据库中的数据），也可以是非结构化的数据（如文本、图像等）。
2. 数据预处理：清洗和转换数据，去除噪音、处理缺失值和异
常值等。
3. 特征选择：选择对挖掘任务有意义的特征，减少数据维度。
4. 数据挖掘：使用合适的算法和技术，探索数据中的模式、趋势和关联。
5. 模型评估：评估挖掘结果的准确性和可靠性。
6. 知识表示：将挖掘得到的知识和信息呈现给用户，并提供可解释性和可视化的方式。
数据挖掘常用的技术和算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析和预测等。
这些技术和算法可以根据不同的需求和挖掘目标进行选择和组合。
总之，数据挖掘是一种强大的技术，可以从数据中发现潜在的价值和知识。
它在各个领域的应用不断增加，对提升决策和解决问题起到了重要的作用。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法主要包括以下几种：
1.分类：用于将数据分为不同的类别或标签，包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
2.聚类：将数据分为不同的组或簇，根据数据的相似性进行分组，包括k均值聚类、层次聚类等。
3.关联规则：寻找数据中的相关联关系，包括频繁模式挖掘、关联规则挖掘等。
4.异常检测：寻找数据中与正常模式不符的异常值，包括离群点检测、异常检测等。
5.预测建模：利用历史数据进行模型建立，用于预测未来事件的可能性，包括回归模型、时间序列分析等。
6.文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有用信息，如情感分析、主题建模等。
7.图像和视觉数据挖掘：从图像和视频数据中提取特征和模式，用于图像处理、目标识别等。
8.Web挖掘：从互联网上的大量数据中发现有价值的信息，包括网页内容挖掘、链接分析等。
9.时间序列分析：研究时间维度上数据的相关性和趋势，包括ARIMA模型、周期性分析等。
10.集成学习：通过结合多个单一模型获得更好的预测性能，如随机森林、Adaboost等。
这些方法常常结合使用，根据具体问题和数据来选择合适的方法。
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
数据挖掘的概念
数据挖掘的概念1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从⼤量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程2 机器学习与数据挖掘与数据挖掘类似的有⼀个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不⼤，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中⼤部分内容都是互相重复的。
具体来说，⼩的区别如下：机器学习这个词应该更侧重于技术⽅⾯和各种算法，⼀般提到机器学习就会想到语⾳识别，图像视频识别，机器翻译，⽆⼈驾驶等等各种其他的模式识别，甚⾄于⾕歌⼤脑等AI，这些东西的⼀个共同点就是极其复杂的算法，所以说机器学习的核⼼就是各种精妙的算法。
数据挖掘则更偏向于“数据”⽽⾮算法，⽽且包括了很多数据的前期处理，⽤爬⾍爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化（画图）等等，最后才是⽤⼀些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有⽤的“知识”。
前期数据处理的⼯作⽐较多。
所以，数据挖掘的范畴要更⼴泛⼀些。
3 数据挖掘所覆盖的学科数据挖掘是⼀门交叉学科，覆盖了统计学、计算机程序设计、数学与算法、数据库、机器学习、市场营销、数据可视化等领域的理论和实践成果4 数据挖掘的误区算法⾄上论：数据挖据是某些对⼤量数据操作的算法，这些算法能够⾃动地发现新的知识。
技术⾄上论：数据挖据需要⾮常⾼深的分析技能，需要精通⾼深的数据挖掘算法，需要熟练程序开发设计这两种认知都是有问题的，实际上，数据挖掘是⼈们处理商业问题的某些⽅法，通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果，最好的数据挖掘⼯程师往往是那些熟悉和理解业务的⼈。
5 数据挖掘能解决什么问题商业上的问题多种多样，例如：“如何能降低⽤户流失率？”“某个⽤户是否会响应本次营销活动？“"如何细分现有⽬标市场？"“如何制定交叉销售策略以提升销售额？”“如何预测未来销量？”从数据挖掘的⾓度看，都可以转换为五类问题：分类，聚类，回归，关联和推荐。
数据挖掘ppt课件
情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。
数据挖掘方法
数据挖掘方法数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联规律来提取有用信息的技术。
数据挖掘方法通过使用各种算法和技术，可以帮助我们在海量的数据集中找到隐藏的知识和洞察力，以支持业务决策和问题解决。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它用于发现数据集中的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助我们找到数据中的相关性，并从中发现隐藏的知识。
在关联规则挖掘中，我们首先需要定义一个支持度和置信度的阈值，然后使用Apriori算法或FP-Growth算法等来发现频繁项集和关联规则。
二、分类和预测分类和预测是数据挖掘中的另一种常见方法。
它用于根据已经标记好的数据集来预测未知数据的类别或属性。
常见的分类和预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以根据已知的特征和标签来构建模型，并将未知数据映射到特定的类别或属性。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象按照其相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助我们在没有先验信息的情况下对数据进行探索性分析。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和密度聚类等。
这些算法可以根据数据之间的相似性将其划分成不同的簇。
四、异常检测异常检测是数据挖掘中的另一个重要方法。
它用于识别数据集中的异常或离群值。
异常检测可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，并采取相应的措施。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法和基于聚类的方法等。
五、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种挖掘序列数据中频繁模式或关联规则的方法。
序列数据包含了一系列按照时间顺序排列的事件或项。
序列模式挖掘可以帮助我们发现序列数据中的规律和趋势，以支持业务决策和行为分析。
常见的序列模式挖掘算法包括GSP算法和PrefixSpan算法等。
六、回归分析回归分析是一种用于建立和分析变量之间关系的方法。
它可以帮助我们预测一个或多个连续变量的值。
常见的回归分析算法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中潜在的、之前未知的、有价值的信息和规律的过程。
它是从大数据中提取有效信息的一种技术手段，可以帮助人们更好地了解和利用数据。
在现代社会中，数据已经成为各个领域的核心资源，例如金融、医疗、零售、社交网络等等。
然而，随着数据量的不断增大，人们发现单纯的查找和浏览已经无法满足对数据的深入理解和分析。
这时，数据挖掘技术的应用就显示出了它的重要性。
数据挖掘的目标是通过运用统计学、人工智能、机器学习等多种方法，寻找出隐藏在数据中的模式、关联规则、趋势和异常信息。
通过对这些信息的分析和挖掘，有助于人们发现数据中存在的价值，从而做出合理决策、改善业务流程，并为未来的发展提供决策支持。
数据挖掘的过程可以分为几个主要步骤。
首先是数据的预处理，包括数据清洗、去除噪声、处理缺失值等，以确保数据的准确性和完整性。
其次是特征选择，通过选择最有价值的特征，减少了数据集的维度，并提高了模型的准确性和解释性。
然后是模型构建，利用统计学和机器学习算法来建立预测模型或分类模型。
最后是模型评估和应用，通过评估模型的性能和应用模型的结果来验证模型的有效性。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业分析市场趋势、客户行为，并制定相应的营销策略。
在医疗领域，数据挖掘可以用于诊断支持、药物研发和疾病预测。
在信息安全领域，数据挖掘可以帮助识别网络攻击和异常行为。
在社交网络领域，数据挖掘可以用于用户画像分析、推荐系统等。
然而，数据挖掘也存在一些挑战和风险。
首先是数据质量问题，不完整、不准确的数据可能导致挖掘结果的不准确性。
其次是隐私保护问题，许多数据挖掘任务需要使用个人隐私数据，因此在数据挖掘过程中要注意保护个人隐私。
另外，过度依赖数据挖掘结果也可能导致误导和错误决策的风险，需要在决策过程中综合考虑多个因素。
总的来说，数据挖掘是一种重要的技术手段，可以帮助人们从海量数据中发现有用的信息，提高决策的准确性和效率。
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数据挖掘软件分析报告摘要随着数据挖掘技术被人们广泛重视和应用，刺激了数据挖掘软件业的蓬勃发展。
现在流行的几种开源数据挖掘平台主要有：R、Tanagra、Weka、YALE、Orange、KNIME、GGobi。
这些开源数据挖掘平台有什么优缺点，如何根据我们的需要选择合适的数据挖掘软件进行数据挖掘。
本文在实验的基础上对Weka和KNIME进行了比较和分析。
关键词：数据挖掘工具、Weka、KNIME1.Weka1.1 简介Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的,基于JAVA环境下开源的机器学习，以及数据挖掘软件。
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类、回归、聚类关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
而开发者则可使用java语言，在Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。
Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。
高级用户可以通过java编程和命令行来调用其分析组件。
同时Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为WekaKnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
在Weka论坛可以找到很多扩展包，比如文本挖掘，可视化，网络计算等等。
很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。
1.2Weka数据格式WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation FileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。
表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。
竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。
这样一个表格或者叫作数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。
整个ARFF文件可以分为两个部分。
第一部分是头信息，包括对关系的声明和对属性的声明；第二部分是数据信息。
我们打开Weka的自带数据cpu.arff。
可以看到如下所示结果。
图中红色的框内是该数据的头信息，可以看出该关系名称为cpu,粉红色的框中是数据信息，从图中我们可以看出该数据共有七个属性。
Weka支持四种数据类型：Numeric（数值型）、<nominal-specification>（标称型）、String（字符串型）、date [<date-format>]（日期和时间型）。
1.3Weka用户交互界面运行Weka之后可以看到Weka的主界面如下图所示。
Weka主要由Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow、SimpleCTL四个模块组成。
Explorer使用Weka探索数据的环境，包括获取关联项，分类预测，聚类簇等。
Experimenter运行算法实验、管理算法方案之间的统计检验的环境。
KnowledgeFlow这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面，它所具有的一个优势就是支持增量学习。
Simple CTL提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行Weka命令。
本文主要分析Explorer模块。
该模块主要可以完成如下工作：包括数据预处理（Preprocess）;训练和测试关于分类或回归的学习方案（Classify）;从数据中学习聚类（Cluster）;从数据中学习关联规则（Associate）；选择数据中相关属性（Associate）；查看数据的交互式二维图像（Visualize）。
我们打开Weka中的weather.nominal.arff数据集之后的结果。
根据不同的功能，该界面可以分为8个区域：区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。
区域2在区域3中“Choose”某个“Filter行某种变换。
数据预处理主要就利用它来实现。
区域4展示了数据集的一些基本情况。
区域5中列出了数据集的所有属性。
勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。
区域5上方的一排按钮用来实现快速勾选，在区域56中不一样的。
区域7是区域5中选中属性的直方图。
若数据集的某个属性是目标变量直方图中的每个长方形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。
默认地分类或回归任务的默认目标变量是数据集的最后一个属性（这里的“play”正好是）。
要想换个分段的依据，即目标变量，在区域7上方的下拉框中选个不同的分类属性就可以了。
下拉框里选上“No Class”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。
区域8是状态栏，可以查看Log以判断是否有错。
右边的weka鸟在动的话说明WEKA正在执行挖掘任务。
右键点击状态栏还可以执行JAVA内存的垃圾回收。
1.4分类实验该部分采用Weka中的iris.arff数据集进行分类实验。
Weka中的分类算法主要有Bayes: 贝叶斯分类器、BayesNet: 贝叶斯信念网络、NaiveBayes: 朴素贝叶斯网络、Functions: 人工神经网络和支持向量机、MultilayerPerceptron: 多层前馈人工神经网络、SMO:Lazy: 基于实例的分类器、IB1: 1-最近邻分类器、IBk: k-最近邻分类器、Meta: 组合方法、AdaBoostM1: AdaBoost M1方法、Bagging: 袋装方法、Rules: 基于规则的分类器、JRip: Ripper算法、Part: 间J48C4.5Trees: 决策树分类器、Id3: ID3决策树学习算法不支持连续属性、J48: C4.5决策树学习算法、RandomForestt: 基斯网络、决策树等。
首先在Weka的Explorer中打开iris.arff文件。
结果如下图所示：然后选择分类（Classify）数据挖掘任务，并选择分类算法，在这里我们选择决策树算法trees->J48选择完成后结果如下所示：选择检验方法，这里我们选择Percentage split算法，选择完成后执行分类算法，建立决策树模型，查看算法输出信息，其结果如下图所示：1.5Experimenter模块实验该模块可以创建，运行，修改和分析算法试验，这比单独的分析各个算法更加方便。
例如，用户可创建一次试验，在一系列数据集上运行多个算法，然后分析结果以判断是否某个算法比其他算法更好。
下面以数据集labor.arff为例进行实验。
首先进行实验的设置，其结果如下。
从上图我们可以看到该实验设置的数据集为labor.arff，实验迭代次数为10，然后运行的算法是贝叶斯分类算法和决策树分类算法。
设置完成后切换到Run 界面进行运行，运行完成后结果如图所示：上图中我们可以看到运行完成后输出一些信息，运行结果保存在内存中。
此时切换到分析界面（分析界面可以分析各种算法的准确性，并对结果进行检验比较）查看两种算法的对比结果。
如下图所示：1.6聚类实验我们以Weka中自带的iris.arff数据集为例采用k-means聚类算法对该数据集进行聚类，首先我们用Weka打开irss.arff数据集，其结果如下：从图中我们可以看出该数据集的关系名为irss，共有5个属性，下面我们对该数据集进行聚类分析，首先切换到Cluster界面并选择聚类算法为k-means，然后对k-means聚类算法进行参数设置，在这里我们将其设置为2个聚类，相似度测度函数为欧式距离，其设置结果如下图所示：上述设置完成后点击Start按钮开始运行，运行的结果如下所示：从运行的结果我们可以看出，该数据集共有150个实例，共分为2个聚类，迭代次数为7，误差平方和约为62.1436，其中聚类0中有100个元素，聚类1中有50个元素。
我们还可以采用Weka的可视化工具查看聚类分布结果，首先在ResultList中选中聚类结果，然后用数鼠标点击右键选择Visualize cluster assignment，结果如下图所示：上图的可视化结果中看到蓝色的代表聚类0，红色的代表聚类1。
如果调整相关参数（比如Jitter），聚类分布的图也会相应的发生改变。
1.7关联规则实验我们用Weka中自带的supermarket.arff数据集进行关联规则实验,首先打开该数据集，然后选择Apriori关联规则算法，并进行相关参数设置，其设置结果如下：我们首先介绍一下上面各个参数的含义：car:该参数如果设置为真，则会挖掘类关联规则吗，而不是全局关联规则。
classindex：类属性索引，如果设置为-1，最后属性被当作类属性。
delta:以此数值为迭代递减单位。
不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
lowBoundMinSupport:最小支持度下界。
metricType:度量类型。
设置对规则进行排序的度量依据。
可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度（lift），杠杆率（leverage），确信度（conviction）.minMtric:度量的最小值。
numRules:要发现的最优的规则数。
outputItemSets:如果设置为真，会在结果中输出项集。
removeAllMissCols:移除全部为缺省值的列。
significancelevel:重要程度。
重要性测试（仅用于置信度）upperBoundMinSupport:最小支持度上界。
从这个值开始迭代减小最小支持度。
verbose:如果设置为真，则算法会以冗余模式运行。
设置好参数后我们点击start按钮开始运行运行结果如下图所示：从上图的实验结果我们可以看出采用Apriori关联规则算法在supermarket.arff数据集上进行关联规则挖掘时，共生成了6个频繁项集和3条最佳关联规则。
2.KNIME2.1 KNIME简介Knime是基于Eclipse的开源数据挖掘软件，它通过工作流的方式来完成数据仓库以及数据挖掘中数据的抽取-转换-加载（Extract-Transform-Load）操作。
其中工作流又是由各个功能便利的结点来完成，节点之间相互独立，可以单独执行并将执行后的数据传给下一个结点。
KNIME中每个节点都带有交通信号灯，用于指示该节点的状态（未连接、未配置、缺乏输入数据时为红灯；准备执行为黄灯；执行完毕后为绿灯）。
在KNIME中有个特色功能——HiLite，允许用户在节点结果中标记感兴趣的记录，并进一步展开后续探索。
2.2 KNIME图形用户界面KNIME打开后的主界面如下图所示：将左下角Node Repository区域的结点以此拖入中间的Worflow Editor形成工作流：结点的状态：结点上有三盏灯，就像红黄绿交通灯一样。