D. Association rule Association and

D. Association rule
Association and correlation is usually to find frequent item set findings among large data sets. This type of finding helps businesses to make certain decisions, such as catalogue design, cross marketing and customer shopping behavior analysis. Association Rule algorithms need to be able to generate rules with confidence values less than one. However the number of possible Association Rules for a given dataset is generally very large and a high proportion of the rules are usually of little (if any) value.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

D. ความสัมพันธ์กฎ ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์เป็นปกติหาสินค้ามักตั้งค่าพบระหว่างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ค้นหาชนิดนี้ช่วยให้ธุรกิจต้องตัดสินใจบางอย่าง ออกแบบแคตตาล็อก ตลาดไขว้ และคำวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า กฎความสัมพันธ์ที่อัลกอริทึมต้องสร้างกฎ ด้วยความมั่นใจค่าน้อยกว่าหนึ่ง อย่างไรก็ตามจำนวนได้สมาคมกฎสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนดให้มีขนาดใหญ่มากโดยทั่วไป และสัดส่วนที่สูงของกฎมักจะมีค่าเล็กน้อย (ถ้ามี)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

D.
สมาคมกฎสมาคมและความสัมพันธ์เป็นเรื่องปกติที่จะหารายการที่พบบ่อยตั้งค้นพบในหมู่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ประเภทของการค้นพบนี้จะช่วยให้ธุรกิจที่จะทำให้การตัดสินใจบางอย่างเช่นการออกแบบแคตตาล็อกการตลาดข้ามและการวิเคราะห์พฤติกรรมการช้อปปิ้งของลูกค้า ขั้นตอนวิธีการกฎของสมาคมจะต้องสามารถที่จะสร้างกฎระเบียบที่มีค่าความเชื่อมั่นน้อยกว่าหนึ่ง อย่างไรก็ตามจำนวนของกฎสมาคมเป็นไปได้สำหรับชุดข้อมูลที่ได้รับโดยทั่วไปมีขนาดใหญ่มากและสัดส่วนที่สูงของกฎระเบียบเป็นเรื่องปกติของเล็ก ๆ น้อย ๆ (ถ้ามี) ค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

association สะสม
association ( d. สก์และพบกับ item ทั้งๆ findings among sets data เป็นก้อน . ประเภทของการค้นหาจะช่วยให้ธุรกิจที่จะตัดสินใจบางอย่าง เช่น ออกแบบแคตตาล็อก การตลาดข้ามและการวิเคราะห์พฤติกรรมการช้อปปิ้งของลูกค้า อัลกอริทึมกฎความสัมพันธ์ต้องสามารถสร้างกฎกับความเชื่อมั่นมีค่าน้อยกว่าหนึ่งอย่างไรก็ตามจำนวนของกฎของสมาคมได้ให้ข้อมูลโดยทั่วไปมีขนาดใหญ่มาก และสัดส่วนของกฎมักจะมีเล็ก ๆน้อย ๆ ( ถ้ามี ) ค่า
.