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  • 数据挖掘关联规则分析数据集

    热门讨论 2015-10-26 11:55:48
    这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集,数据量在10万左右,适用于关联规则分析
  • 大数据论文,可作为大数据论文的参考,apriori算法
  • 关联规则挖掘算法

    2018-12-04 23:32:18
    机器学习中关联规则挖掘算法,其中最有效和有影响的算法为Apriori, DHP 和PARTITION, FPGrowth。
  • 关联规则挖掘中有几个经典算法,Apriori算法因为其效率比较低,时间复杂度很高,因此韩佳伟改进了该算法,附件是fp-growth的python实现。
  • 关联规则挖掘

    2016-07-27 15:13:30
    附件是关联规则挖掘的一个程序 包括原始数据和处理后的数据 及对应的数据挖掘程序和数据处理程序
  • 大型数据库中的关联规则挖掘,大型数据库中的关联规则挖掘,大型数据库中的关联规则挖掘
  • FPGrowth-python 此实现基于 。 输入文件格式 python 脚本接受以下格式的输入文件: f,c,a,m,p f,c,b 或者 f c a m p f c a 与 IBM Quest Synthetic Data Generator 和...之后它会打印规则: { frequent itemset
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  • 关联规则挖掘1

    2015-05-05 10:28:19
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    关联规则挖掘是大数据分析与挖掘的基础,通过在大量数据中挖掘数据项之间的强关联关系,可以得到很多有趣而且有价值的信息。

    01、基本概念

    1、关联规则的挖掘是在大量数据的基础上,通过分析哪些数据项频繁地一起出现,可以得到很多频繁一起出现的数据项集合。

    2、根据频繁项集的元素个数X,将频繁项集称为频繁k-项集。

    3、项集X的支持度计数 σ ( X ) = ∣ t i ∣ X ⊆ t i , t i ∈ T ∣ \sigma(X) = | t_i|X\subseteq t_i, t_i \in T| σ(X)=tiXti,tiT

    4、设计集合中事务的总数为N,则项集的支持度定义为 s u p ( X ) = σ ( X ) / N sup(X) = \sigma(X)/N sup(X)=σ(X)/N

    5、最小支持度(minsup),当时 s u p ( X ) ≥ m i n s u p sup(X)\ge minsup sup(X)minsup,称项集X为频繁项集(频繁模式)。

    6、关联规则是形如 A → B A\to B AB的表达式,A和B是不相交的项集。

    7、关联规则的支持度 s u p ( A → B ) = σ ( A ∪ B ) N sup(A \to B) = \frac {\sigma(A \cup B)}{N} sup(AB)=Nσ(AB)

    8、关联规则的置信度 c o n ( A → B ) = σ ( A ∪ B ) σ ( A ) con(A \to B) = \frac {\sigma(A \cup B)}{\sigma (A)} con(AB)=σ(A)σ(AB)

    9、同时满足最小支持度minsup和最小置信度minconnf的关联规则,称为强关联规则。

    10、关联规则挖掘的一般过程:首先,通过最小支持度,找到所有的频繁项集;然后,根据最小置信度,过滤频繁项集产生的所有关联规则;最后,得到用户可能感兴趣的强关联规则。

    02、基于候选项产生——测试策略的频繁模式挖掘算法

    1、Apriori算法:为了找出候选k-项集中的频繁项集,需要扫描一遍数据库,时间复杂度为O( n 2 n^2 n2),主要开销是I/O。

    2、一个先验原理:如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁的。

    3、基于划分的算法:只需要扫描两遍数据库。

    4、一个全局的频繁项集至少在一个子数据库Pi中是局部频繁的。

    5、二元表示存储:每行存储一个事务,每列对应一个项。

    6、垂直数据格式:以项为中心,存储与每一个项集关联的事物ID的列表。

    03、不需要产生候选项集的频繁模式挖掘算法

    1、FP-Growth(Frequent-Pattern Growth)算法:

    (1)从原始的事务数据库T得到FP树。

    (2)采取分治策略来挖掘所有的频繁项。将所有的频繁模式划分为不相交的子集合,每个子集合中的频繁项都以某个频繁项为后缀,分别挖掘以某个特定频繁项为后缀结尾的频繁项集,按照Flist从后往前选择后缀项进行挖掘。

    04、结合相关性分析的关联规则

    1、通过支持度和置信度得到强关联规则的方法,称为支持度-置信度框架。支持度-置信度框架并不知道该关联是正相关还是负相关。

    2、在支持度-置信度框架中增加相关性度量指标cor,比如卡方检验。根据判断是否相关。当期望数大于实际观测值时,二者为负相关。

    3、提升度:适合二元属性的相关性度量。

    4、提升度 L i f t ( A , B ) = c o n ( A → B ) s u p ( B ) Lift(A,B)=\frac {con(A \to B)}{sup(B)} Lift(A,B)=sup(B)con(AB)。当Lift等于1时,A和B独立;当Lift大于1时,二者是正相关的;当Lift小于1时,二者是负相关的。

    05、多层关联规则挖掘算法

    1、多层关联规则是一种基于概念分层的关联规则挖掘方法,概念分层是一种映射,它将底层概念映射到高层概念。

    2、多层关联规则挖掘过程:先在每一个概念层次上挖掘频繁模式,再挖掘交叉层(更高的层)的频繁模式,进而可以挖掘跨层频繁项集。

    06、序列模式挖掘

    1、序列是元素e1,e2,…,en构成的有序串,记为<e1,e2,…,en>。

    2、序列模式的定义:如果定义序列数据库S是元组<SID,s>的集合,其中SID是序列ID,s是序列。在序列数据库S中,任何支持度大于等于最小支持度阈值min_sup的序列都是频繁项,一个频繁项序列被称为序列模式。

    3、

    (1)前缀

    (2)后缀(前缀相对于序列的后缀)

    (3)投影数据库(相同前缀对应的所有后缀集合)

    (4)投影数据库中的支持度计数(投影数据库中序列的数量)

    07、其他类型关联规则简介

    1、量化关联规则。将定量属性的值域离散化到若干区间,将区间映射到连续整数,并保持区间连续。

    2、时态关联规则。通过增加事务执行时间的属性来增强事务模式。

    3、局部化关联规则。在某些具有相似特点的局部数据集合中支持度很高的关联规则。

    4、优化关联规则。

    展开全文
  • 介绍了图像关联规则的相关概念,描述了传统的双种群遗传算法的执行过程;针对采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率容易出现早熟、收敛速度较慢等问题,设计出了能自适应调整的染色体交叉算子和变异算子。最后将...

空空如也

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关联规则挖掘