关联规则算法在环境数据分析中的应用

丁健 邱俊强 吴笑笑

摘 要：随着时代的不断变迁，我们的生活方式更加便捷。然而，于此同时，我们所生存的环境由此变恶劣了，虽然现在我们在不断地治理环境，然而还是未能制止住环境的恶化。因此，我们现在在治理环境的同时，也要预防环境的变化。所以，本文利用关联规则算法，通过数据挖掘，找出环境数据的CONDITION、AQI、PRES、HUM这四项数据进行研究，得到了如下结论：研究数据的变化与天气变化情况关联不大，尤其是AQI值的变化难以推断。最后，本文证实了根据CONDITION、AQI、PRES、HUM这四项数据难以推测出天气的变化。

关键词：关联规则；数据挖掘；

一、引言

如今的环境气候的变化难测，虽然总体是呈现温度上升，但气候的升升跌跌难以猜测。所以，为了方便我们的日常穿衣出行，我们需要做出环境气候变化的预测。

因此，环境的大数据分析成为了一项十分重要的用来预测天气变化的武器。通过关联规则，分析出环境中各个成分的变化的联动性，从而的出环境中各个成分的关联性，用来预测未来环境中各个成分的变化情况从而得出气候的变化趋势，有利于我们对气候变化的把握。

在利用关联规则对环境数据进行分析时，本文选取了我国南京地区的2016年～2018年的CONDITION、AQI、PRES、HUM这四项数据进行实证研究。为了使数据更具有可比性、价值性、直观性，对数据进行筛选，剔除了没有成效的数据。

二、相关研究

我国主要通过环境统计分析，通过检测空气中各成分的变化，利用环境模糊聚类分析、环境判别分析、环境主成分分析和环境因子分析这些常用的环境统计分析模型；……