Scheme: weka.associations.Apriori -

Scheme: weka.associations.Apriori -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 -c -1
Relation: weather.symbolic
Instances: 14
Attributes: 5
outlook
temperature
humidity
windy
play
=== Associator model (full training set) ===


Apriori
=======

Minimum support: 0.15 (2 instances)
Minimum metric : 0.9
Number of cycles performed: 17

Generated sets of large itemsets:

Size of set of large itemsets L(1): 12

Size of set of large itemsets L(2): 47

Size of set of large itemsets L(3): 39

Size of set of large itemsets L(4): 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โครงร่าง: weka.associations.Apriori -N 10 -T 0 - C 0.9 - ข่าวลือ D 0.05 - U 1.0 - ข่าวลือ M 0.1 -S-1.0 - c -1ความสัมพันธ์: weather.symbolicอินสแตนซ์: 14แอตทริบิวต์: 5 outlook อุณหภูมิ ความชื้น วินดี้ เล่น=== Associator รุ่น (ชุดฝึกเต็มรูปแบบ) ===Apriori=======สนับสนุนน้อยที่สุด: 0.15 (2 กรณี)วัดน้อย : 0.9จำนวนรอบที่ทำ: 17ชุด itemsets ขนาดใหญ่สร้างขึ้น:ขนาดของชุดใหญ่ itemsets L(1): 12ขนาดของชุดใหญ่ itemsets L(2): 47ขนาดของชุดใหญ่ itemsets L(3): 39ขนาดของชุดใหญ่ itemsets L(4): 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงการ: weka.associations.Apriori -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U -M 1.0 0.1 -1.0 -S -c -1
ความสัมพันธ์: weather.symbolic
อินสแตนซ์: 14
คุณสมบัติ: 5
แนวโน้ม
อุณหภูมิ
ความชื้น
ลมแรง
เล่น
= == รุ่น Associator (ชุดฝึกอบรมเต็ม) === Apriori ======= สนับสนุนขั้นต่ำ: 0.15 (2 กรณี) ตัวชี้วัดขั้นต่ำ






: 0.9
จำนวนรอบของการดำเนินการ: 17 สร้างชุด itemsets ขนาดใหญ่: ขนาดของชุดของ itemsets ขนาดใหญ่ L (1): 12 ขนาดของชุดของ itemsets ขนาดใหญ่ (2): 47 ขนาดของชุดของ itemsets ขนาดใหญ่ L (3): 39 ขนาดของชุดของ itemsets ขนาดใหญ่ L (4): 6