基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的改進的線性回歸預測算法.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的知識的過程。近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成了商業(yè)銷售領(lǐng)域的核心技術(shù)，被廣泛應用到了諸多領(lǐng)域，引起了學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界極大的關(guān)注，如何提高數(shù)據(jù)挖掘的效率成為學術(shù)界熱門的研究課題。本文主要針對關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銷售預測領(lǐng)域方面的應用研究。
　　 本文討論了數(shù)據(jù)挖掘的一般理論，包括數(shù)據(jù)挖掘的概念、任務、模式以及數(shù)據(jù)挖掘的應用和發(fā)展趨勢。研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則中經(jīng)典的Apriori算法。也深入研究了線性回歸分析預測

2、算法，總結(jié)了該算法存在的問題，提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的改進的線性回歸分析預測算法。該算法的主要思想是先使用線性回歸分析算法預測出一種藥品的銷售金額，然后利用改進的的線性回歸分析算法預測與其相互關(guān)聯(lián)的其它藥品的銷售金額。該算法和線性回歸分析算法相比較，減少了時間開銷，提高了效率。同時，根據(jù)Apriori算法和改進的線性回歸分析算法設計了線性回歸預測系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要功能是挖掘研究對象的頻繁項集，并從頻繁項集(不包括頻繁1-項集)中挑選出支