数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
在另一个问题下回答过类似的，直接粘贴过来，希望对你有帮助 我来举个数据挖掘的例子。 假设你有如下数据，每行代表某个顾客的某次商品购买记录，每个整数是某个商品的编号 1 2 3 4 1 3 4 6 7 11 34 19 40 45 100 5 6 22 55 7 ... ... 假设这个数据一共包含了990002人次对41276个商品的购买记录。 现在需求是 经可能多地找出一系列商品（20个），它们具有一定的共现性（同时被购买超过20次以上） 好了，现在购买记录的总数是990002个，而噪声阈值是20。 而商品总数是41276个。 这个问题就是数据挖掘中的长模式挖掘 你可以想象难点在哪了-------组合爆炸，候选项实在是太太太太多了。 即使是一些高性能的模式挖掘算法如FP-Growth，面对此类问题也会跑得跟乌龟一样慢（FP-Growth不用检验候选项，它面对此类问题跑得慢主要是因为面对这么大的数据，如此低的噪声阈值会让他的FP-TREE出奇地大，不仅构造这颗TREE花费大量时间，而且可能内存不够用，这些不用了解，只要明白这是个很棘手的问题就好了。） 那么，解决此类问题，目前能想到的最经济实用的办法就是进化算法（PSO, GA and so on ) 比如遗传算法，生成一堆长度为20的基因, 其中每个染色体代表一个商品，通过他们的支持度（同时被购买的次数），选择，淘汰，交配，变异，如此往复，在过程中把符合条件的基因存起来作为输出结果。 我曾经水过一篇这个方向的论文，不过用的不是遗传，是二元粒子群算法（BPSO） Frequent item sets mining from high-dimensional dataset based on a novel binary particle swarm optimization 我的GitHub上分享了一个自己做的该算法的Python包pybpsohd.pyd，和一个用GA解决此类问题的包pyarmga.pyd，都是c++写的，有兴趣可以一起交流交流 DMDarkness/Data-mining