Example 1.2: Consider a market bask

Example 1.2: Consider a market basket database over items 1, 2, ... , 8, 9. Consider the 2 transaction clusters shown in Figure l. The first cluster is defined by 5 items while the second cluster is defined by 4 items. These items are shown at the top of each of the two clusters. Note that items 1 and 2 are common to both clusters. Each cluster contains transactions of size 3, one for every subset (of size 3) of the set of items that define the cluster. The Jaccard coeffi­cient between an arbitrary pair of transactions belong­ing to the first cluster ranges from 0.2 (e.g., {1,2,3} and {3, 4, 5}) to 0.5 (e.g., {1, 2, 3} and {1, 2, 4} ). Note that even though {1, 2, 3} and {1, 2, 7} share common items and have a high Jaccard coefficient of 0.5, they belong to different clusters. In contrast, {1, 2, 3} and {3, 4, 5} have a lower Jaccard coefficient of 0.2, but belong to the same cluster.

Результаты (русский) 1:

1.2 Пример: Рассмотрим базу данных потребительской корзины по пунктам 1, 2,..., 8, 9. Рассмотрим 2 транзакции кластеры, показано на рисунке л. Первый кластер определяется 5 пунктов, в то время как вторая группа определяется 4 пунктов. Эти элементы отображаются в верхней части каждой из этих двух групп. Обратите внимание, что пункты 1 и 2 являются общими для обеих групп. Каждый кластер содержит транзакции размером 3, один для каждого подмножества (размер 3) набора элементов, определяющих кластер. Жаккар коэффициент между произвольной парой транзакций, принадлежащих к первый кластер колеблется от 0,2 (например, {1,2,3} и {3, 4, 5}) 0.5 (например, {1, 2, 3} и {1, 2, 4}). Обратите внимание, что хотя {1, 2, 3} и {1, 2, 7} разделяют общие элементы и имеют высокий коэффициент Jaccard 0.5, они принадлежат к различным кластерам. В отличие от {1, 2, 3} и {3, 4, 5} имеют меньший коэффициент Jaccard 0.2, но принадлежат к того же кластера.

Результаты (русский) 2:

Пример 1.2 Рассмотрим базу данных потребительской корзины за пунктами 1, 2, ..., 8, 9. Рассмотрим транзакций кластеры 2, показанные на рисунке л. Первый кластер определяется 5 элементов, а второй кластер определяется 4 элементов. Эти элементы показаны в верхней части каждой из двух кластеров. Обратите внимание, что пункты 1 и 2 являются общими для обоих кластеров. Каждый кластер содержит сделок размером 3, один для каждого подмножества (размером 3) множества элементов, которые определяют кластера. Коэффициент Jaccard между произвольной парой операций, относящихся к первой группе в диапазоне от 0,2 (например, {1,2,3} и {3, 4, 5}) до 0,5 (например, {1, 2, 3} и { 1, 2, 4}). Следует отметить, что несмотря на то, {1, 2, 3} и {1, 2, 7} общие элементы и иметь высокий коэффициент Jaccard 0,5, они принадлежат к различным группам. В противоположность этому, {1, 2, 3} и {3, 4, 5}, имеют более низкий коэффициент Jaccard 0,2, но принадлежат к одному кластеру.

Результаты (русский) 3:

Пример 1.2 : рассмотреть вопрос о рыночной корзины базы данных по пунктам 1, 2, ... , 8, 9. рассмотреть вопрос о 2 сделки кластеров на рис. л. в первой группе определяется на 5 дня в то время как во второй группе определяется на 4 пунктов. Эти элементы находятся в верхней части каждой из двух групп. Обратите внимание на то, что пункты 1 и 2 являются общими для обеих групп. Каждой группе содержит сделок размер 3,Один для каждого подпакета (размера 3) набор элементов, определяющих кластера. В примерный диапазон доверительного интервала Jaccard­универсальность между собой произвольные пары сделок принадлежат­образное первой группы составляет от 0,2 (например, {1,2,3 } и {3, 4, 5 }) 0,5 (например, {1, 2, 3} и {1, 2, 4} ). Обратите внимание, что даже если {1, 2, 3} и {1, 2, 7} общие элементы и имеют высокую Jaccard коэффициент 0,5 ,Они принадлежат к разным группам. В отличие от {1, 2, 3} и {3, 4, 5} ниже Jaccard коэффициент 0,2 , но принадлежат к одной и той же группе.