关联规则学习
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关联规则的学习方法是提取那些能解释观察到的变量之间的数据关系的规则。这些规则可以用于在大型多维数据集里，以便能发现重要的和商业上对某个组织或公司有用的的关联。
关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。
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