一直以來都沒有對這個主題詳細地閱讀
所以對association 的印象一直停留在它能找出相關性而已
這導致在使用tool產生itemset rule 總是未盡如其意
雖然自己有一些想法，但還是得不到好的結果
最近3天 我研讀教科書的相關章節 選取有關的部分看了將近70頁
裡面提到的議題幾乎都是我煩惱的問題
例如 每個measure背後的意義，讓我不只侷限於support confidence而已
simpson's paradox、skewed support distribution、cross-support pattern都是目前遇到的難題
了解為什麼處理categorical attribute及continous attributes總是失敗
現在已經有些心得 接下來就是試試看這些方法的效果
但比較麻煩的是 有些技術軟體沒有提供 若要應用就要自己想辦法了
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