Rangkuman Materi Pertemuan Ke 3 Mata Kuliah Data Mining
Pendahuluan
1. Pengertian Tahapan Asosiasi
Analisis asosiasi juga dikenal sebagai sebagai salah satu teknik data yang pada dasar dari berbagai teknik data mining.
Secara khusus, salah satu langkah dari asosiasi pola frekuensi tinggi yang disebut analisis telah menarik perhatian peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien. Pentingnya aturan asosiatif dapat ditentukan oleh dua dukungan, yaitu persentase elemen kombinasi dalam database dan kepercayaan.
Pembahasan
A. Association Rule
Aturan asosiasi adalah metode yang bertujuan pada pola yang sering muncul di antara banyak transaksi, setiap transaksi terdiri dari beberapa elemen. Dengan demikian, metode ini akan menemukan hubungan antar elemen. mungkin memerlukan pembacaan berulang data transaksi sejumlah besar data transaksi untuk menemukan pola hubungan. Metode dasar analisis asosiasi dibagi menjadi tiga langkah:
- Analisis frekuensi tinggi bertujuan untuk menemukan kombinasi yang memenuhi persyaratan minimum nilai dalam database. Dukungan adalah dukungan yang menunjukkan pentingnya tingkat dominasi suatu elemen dalam kaitannya dengan nilai keseluruhan transaksi.
- Pelatihan aturan asosiatif dilakukan setelah mendapatkan semua model frekuensi tinggi , kemudian mencari aturan yang memiliki keyakinan cukup dengan menghitung aturan asosiatif keyakinan A -> B. Keyakinan adalah ukuran yang menjadi acuan hubungan antara dua itemset
- Rasio elevasi adalah metrik untuk menentukan kekuatan aturan asosiasi yang telah dilatih pada nilai dukungan dan keyakinan. Nilai rasio elevasi biasanya digunakan untuk apakah aturan asosiasi valid atau tidak.
B. Dukungan aturan asosiasi
Adalah penyajian kombinasi elemen-elemen ini di basis data, jika itu memiliki elemen A dan elemen B, maka dukungannya adalah proporsi transaksi dalam database yang berisi A dan B.
C.Confidence of association rule