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  • 关联规则算法Apriori以及FP-growth学习最近选择了关联规则算法进行学习,目标是先学习Apriori算法,再转FP-growth算法,因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP,随笔用于边学边记录,完成后再进行整理一、概述关联...

    关联规则算法Apriori以及FP-growth学习

    最近选择了关联规则算法进行学习,目标是先学习Apriori算法,再转FP-growth算法,因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP,随笔用于边学边记录,完成后再进行整理

    一、概述

    关联规则是一种常见的推荐算法,用于从发现大量用户行为数据中发现有强关联的规则。常用于回答“那些商品经常被同时购买”的问题,最经典的用途就是“购物篮分析”,也就是“尿布和啤酒”,用于在商场中发现顾客经常一起购买的商品,从而优化货物摆放。

    从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。这里的主要问题在于,寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务,所需的计算代价很高,蛮力搜索方法并不能解决这个问题,所以需要用更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。本文分别介绍如何使用Apriori算法和FP-growth算法来解决上述问题。

    二、关联分析

    关联分析是在大量数据中寻找存在关系的任务。这些关系可能有两种

    ●频繁项集

    ●关联规则

    频繁项集(frequent item sets)是经常出现在一块儿的物品的集合,关联规则(association rules)暗示两种物品之间可能存在很强的关系。

    举例说明,给出某店销售清单:

    订单号

    商品

    1

    豆奶、莴苣

    2

    莴苣、豆奶、葡萄酒、甜菜

    3

    豆奶、尿布、葡萄酒、橙汁

    4

    莴苣、豆奶、尿布、葡萄酒

    5

    莴苣、豆奶、尿布、橙汁

    ●频繁项集指经常出现在一起的集合,例如订单中的{葡萄酒、豆奶、尿布},或是{豆奶、尿布},根据频繁项集我们可以推测,购买了豆奶的人,很有可能会同时购买尿布,为了度量这种推测的可靠性,引入两个标准,支持度和置信度。

    ●支持度(Support)

    支持度表示item-set在所有的事件N中出现的频率,计算公式为

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    例如在上述示例中,{尿布、豆奶}的支持度为3/5=0.6。五条事务中有三条事务包含尿布和豆奶

    在实际使用中,通常会设置一个最低支持度(minimum support),将大于或等于最低支持度的X称为频繁的item-set。

    ●置信度(Confidence)

    置信度表示规则 X ⇒ Y 在所有事务中出现的频率。他的含义是满足X的条件下,同时满足Y的事务占所有事务的比例:

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    在示例中X ⇒ Y体现在:购买尿布的人中,同时还会购买豆奶

    示例中,{尿布、豆奶}的置信度为0.6/0.6=1。

    同样使用中我们会设置一个最低置信度,>=最低置信度的规则我们认为是有意义的

    三、Apriori原理

    假设一家店有商品1、2、3、4,图中显示了商品所有可能的组合

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    对于单个项集的支持度,我们可以通过遍历的方式来计算,但是当商品数N过大时,数据集共有

    2N−1种项集组合,进行遍历效率不高。

    因此基于一种Apriori原理,即说如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的,以及他的逆否命题如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也是非频繁的。

    例如在下图中,已知阴影项集{2,3}是非频繁的。由此我们就可以知道项集{0,2,3},{1,2,3}以及{0,1,2,3}也是非频繁的。也就是说,一旦计算出了{2,3}的支持度,知道它是非频繁的后,就可以由此排除{0,2,3}、{1,2,3}和{0,1,2,3}。

    1517179-20181109122011635-1552304241.png

    四、Apriori算法流程

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    如图,给定订单Database D,Apriori的扫描流程:

    1.扫描所有订单的所有商品,生成候选频繁1项集C1,包含所有的五个数据并计算五个数据的支持度。

    2.进行剪枝,数据{4}的支持度只有25%被剪掉,得到频繁1项集L1为1235

    3.选出只有最后一位不同的集合求并集,连接生成频繁2项集C2,包括12,13,15,23,25,35六组,第一轮迭代结束

    4.第二轮迭代,扫描数据集计算C2的支持度,继续剪枝,删除12和15得到频繁2项集L2

    5.对L2进行链接,剪枝。。。。。

    6.最终得到频繁三项集235

    流程总结:

    输入:数据集合D,支持度阈值α

    输出:最大的频繁K项集

    过程:

    1)扫描整个数据集,得到所有出现过的数据,作为候选频繁1项集。k=1,频繁0项集为空集。

    2)挖掘频繁k项集

    a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度

    b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集为空,则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果,算法结束。 如果得到的频繁k项集只有一项,则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果,算法结束。

    c) 基于频繁k项集,连接生成候选频繁k+1项集。

    3) 令k=k+1,转入步骤2。

    Apriori算法Aprior算法每轮迭代都要扫描数据集,因此在数据集很大,数据种类很多的时候,算法效率比较低。

    Python实现代码见https://www.cnblogs.com/1113127139aaa/p/9944769.html,小白向

    参考博客:https://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4510857.html

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  • 物品间关系又分为两种:频繁项集或关联规则,频繁项集是经常出现一块的物品集合;关联规则则暗示物品间存在很强的联系 关联评判标准:支持度和可信度。支持度是指数据集中包含该项集的记录所占比例,是针对项集而言...

    概念

    • 关联分析:从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系。物品间关系又分为两种:频繁项集或关联规则,频繁项集是经常出现一块的物品集合;关联规则则暗示物品间存在很强的联系
    • 关联评判标准:支持度和可信度。支持度是指数据集中包含该项集的记录所占比例,是针对项集而言;可信度(置信度)是针对一条关联规则定义的,规则A->B的可信度定义为支持度(A|B)/ 支持度(A)
    • apriori原理:若某项集是频繁的,那他的子集也是频繁的
    • apriori算法目的:找到强关联规则,即满足最小支持度和最小置信度的关联规则

     

    思考

    如何发现频繁项集?(满足最小支持度)

    • 首先计算出单个元素的支持度,然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值(最小支持度),比如0.5或是0.7等。
    • 然后增加单个元素组合的个数,只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中,依次递归
    • 终止条件:如果自连接得到的已经不再是频繁集,那么取最后一次得到的频繁集作为结果

    如何找出关联规则?(满足最小可信度)

    • 对于每个频繁项集L,产生L的所有非空子集
    • 对于L的每个非空子集S,如果P(L-S)/P(S)≧min_conf,则输出规则“SàL-S”

      注:L-S表示在项集L中除去S子集的项集

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoyun94/p/7388411.html

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  • 关联规则算法Apriori以及FP-growth学习  最近选择了关联规则算法进行学习,目标是先学习Apriori算法,再转FP-growth算法,因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP,随笔用于边学边记录,完成后再进行整理 一、概述 ...

    关联规则算法Apriori以及FP-growth学习

      最近选择了关联规则算法进行学习,目标是先学习Apriori算法,再转FP-growth算法,因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP,随笔用于边学边记录,完成后再进行整理

    一、概述

      关联规则是一种常见的推荐算法,用于从发现大量用户行为数据中发现有强关联的规则。常用于回答“那些商品经常被同时购买”的问题,最经典的用途就是“购物篮分析”,也就是“尿布和啤酒”,用于在商场中发现顾客经常一起购买的商品,从而优化货物摆放。

      从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。这里的主要问题在于,寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务,所需的计算代价很高,蛮力搜索方法并不能解决这个问题,所以需要用更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。本文分别介绍如何使用Apriori算法和FP-growth算法来解决上述问题。

     

    二、关联分析

      关联分析是在大量数据中寻找存在关系的任务。这些关系可能有两种

        ●频繁项集

        ●关联规则

      频繁项集(frequent item sets)是经常出现在一块儿的物品的集合,关联规则(association rules)暗示两种物品之间可能存在很强的关系。

     

       举例说明,给出某店销售清单:

    订单号 商品
    1 豆奶、莴苣 
    2 莴苣、豆奶、葡萄酒、甜菜
    3 豆奶、尿布、葡萄酒、橙汁
    4 莴苣、豆奶、尿布、葡萄酒
    5 莴苣、豆奶、尿布、橙汁

     

     

     

     

     

     

      

     

      ●频繁项集指经常出现在一起的集合,例如订单中的{葡萄酒、豆奶、尿布},或是{豆奶、尿布},根据频繁项集我们可以推测,购买了豆奶的人,很有可能会同时购买尿布,为了度量这种推测的可靠性,引入两个标准,支持度和置信度。

      ●支持度(Support)

      支持度表示item-set在所有的事件N中出现的频率,计算公式为

           

      例如在上述示例中,{尿布、豆奶}的支持度为3/5=0.6。五条事务中有三条事务包含尿布和豆奶

      在实际使用中,通常会设置一个最低支持度(minimum support),将大于或等于最低支持度的X称为频繁的item-set。

      ●置信度(Confidence)

      置信度表示规则 X ⇒ Y 在所有事务中出现的频率。他的含义是满足X的条件下,同时满足Y的事务占所有事务的比例:

          

      在示例中X ⇒ Y体现在:购买尿布的人中,同时还会购买豆奶

      示例中,{尿布、豆奶}的置信度为0.6/0.6=1。

      同样使用中我们会设置一个最低置信度,>=最低置信度的规则我们认为是有意义的

     

    三、Apriori原理

       假设一家店有商品1、2、3、4,图中显示了商品所有可能的组合

                     

      对于单个项集的支持度,我们可以通过遍历的方式来计算,但是当商品数N过大时,数据集共有


    2N1种项集组合,进行遍历效率不高。

      因此基于一种Apriori原理,即说如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的,以及他的逆否命题如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也是非频繁的。

      例如在下图中,已知阴影项集{2,3}是非频繁的。由此我们就可以知道项集{0,2,3},{1,2,3}以及{0,1,2,3}也是非频繁的。也就是说,一旦计算出了{2,3}的支持度,知道它是非频繁的后,就可以由此排除{0,2,3}、{1,2,3}和{0,1,2,3}。

                 

     

    四、Apriori算法流程

       

      如图,给定订单Database D,Apriori的扫描流程:

      1.扫描所有订单的所有商品,生成候选频繁1项集C1,包含所有的五个数据并计算五个数据的支持度。

      2.进行剪枝,数据{4}的支持度只有25%被剪掉,得到频繁1项集L1为1235

      3.选出只有最后一位不同的集合求并集,连接生成频繁2项集C2,包括12,13,15,23,25,35六组,第一轮迭代结束

      4.第二轮迭代,扫描数据集计算C2的支持度,继续剪枝,删除12和15得到频繁2项集L2

      5.对L2进行链接,剪枝。。。。。

      6.最终得到频繁三项集235

     

      流程总结:

      输入:数据集合D,支持度阈值α

      输出:最大的频繁K项集

      过程:

        1)扫描整个数据集,得到所有出现过的数据,作为候选频繁1项集。k=1,频繁0项集为空集。

        2)挖掘频繁k项集

         a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度

         b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集为空,则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果,算法结束。 如果得到的频繁k项集只有一项,则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果,算法结束。

         c) 基于频繁k项集,连接生成候选频繁k+1项集。

        3) 令k=k+1,转入步骤2。

      Apriori算法Aprior算法每轮迭代都要扫描数据集,因此在数据集很大,数据种类很多的时候,算法效率比较低。

     

      Python实现代码见https://www.cnblogs.com/1113127139aaa/p/9944769.html,小白向

     

    参考博客:https://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4510857.html

    转载于:https://www.cnblogs.com/1113127139aaa/p/9926507.html

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  • 关联规则挖掘概述

    万次阅读 多人点赞 2018-11-08 17:14:16
    在网上购物时,系统会主动推荐一些商品,赠送一些优惠券,并且...从大规模数据中挖掘对象之间的隐含关系被称为关联分析(associate analysis)或者关联规则学习(associate rules learning),其可以揭示数据中隐藏...

    在网上购物时,系统会主动推荐一些商品,赠送一些优惠券,并且这些推荐的商品和赠送的优惠券往往都能直抵我们的需求,诱导我们消费。这背后主要使用使用了关联分析技术,通过分析哪些商品经常一起购买,可以帮助商家了解用户的购买行为。从大规模数据中挖掘对象之间的隐含关系被称为关联分析(associate analysis)或者关联规则学习(associate rule learning),其可以揭示数据中隐藏的关联模式,帮助人们进行市场运作,决策支持等。本博客将介绍关联规则挖掘及其在文本数据集中的应用。

    关联规则

    正如上面所述,关联规则最早是为了进行购物篮分析(Market Basket Analysis)而提出的,例如:在超市销售数据中发现了规则{onionspo,potatoes}{burger}\{\rm{onions po,potatoes\}\Rightarrow}\{burger\},可能指示如果一个顾客同时购买了onions和potatoes,那么他很可能也会购买hamburger meat,这些信息可以用于指导市场活动,比如商品定价,商品摆放位置。

    定义

    1993年Agrawal等人在论文Mining association rules between sets of items in large databases中首先提出了关联规则的概念:
    I={i1,i2,,in}I=\{i_1,i_2,\dots,i_n\}被称为项集(items),其中ij{0,1}i_j\in \{0,1\}被称为项。
    D={t1,t2,,tm}D=\{t_1,t_2,\dots,t_m\}被称为数据库(database),其中tkt_k被称为事务(transaction)。
    事务是项的集合,即事务是II的一个子集,tkIt_k\sube I,每个事务用一个唯一的transaction ID进行标识。规则(rule)定义如下:
    XYX,YIX\Rightarrow Y,其中X,Y\sube I

    每条规则由两个不同项目集(itemset)X,YX,Y组成,其中XX称为前提或left-hand-side(LHS),YY称为结论或right-hand-side(RHS)。图下表所示:

    transaction ID milk bread butter beer diapers
    1 1 1 0 0 0
    2 0 0 1 0 0
    3 0 0 0 1 1
    4 1 1 1 0 0
    5 0 1 0 0 0

    项集I={milk,bread,butter,beer,diapers}I=\{milk,bread,butter,beer,diapers\},每一个条目中,1表示项出现在相应的事务中,0表示项没有出现在事务中。{butter,bread}{milk}\{butter,bread\}\Rightarrow\{milk\}是一条关联规则,表示如果butter和bread同时被购买了,milk也会被购买。当然这个例子非常的简单,在实际应用中,数据库通常包含成千上万的事务,一条规则需要上百个事务的支持才能被认为是统计显著的。

    有用的概念

    为了从所有可能的规则集中选出有趣的规则(interesting rules),需要用到各种重要度(significance)、兴趣度(interest)约束,其中最有名的是支持度(support)和置信度(confidence)。

    支持度

    支持度用来表示项目集在数据库中的出现频率。 对于数据库DD中的项目集XX,其支持度定义为:数据库中包含项目集XX的事务数tt与所有事务数TT之比
    supp(X)={tT;Xt}T supp(X)=\frac{|\{t\in T;X\sube t\}|}{|T|}

    以上面例子为例,项目集X={beer,diapers}X=\{beer,diapers\}的支持度为1/5=0.21/5=0.2,因为它出现在20%的事务中。

    置信度

    置信度用来衡量规则的可信程度。 对于规则XYX\Rightarrow Y,其置信度定义为:数据库中同时包含XYX,Y的事务数与包含XX的事务数之比
    conf(XY)=supp(XY)supp(X) conf(X\Rightarrow Y)=\frac{supp(X\cup Y)}{supp(X)}

    置信度可以看作是条件概率P(XYX)P(X\cup Y|X),以上面例子为例,规则{butter,bread}{milk}\{butter,bread\}\Rightarrow\{milk\}的置信度为0.2/0.2=1.00.2/0.2=1.0,因为项目集XY={butter,bread,milk}X\cup Y=\{butter,bread,milk\}的支持度为1/5=0.21/5=0.2,项目集X={butter,bread}X=\{butter,bread\}的支持度为1/5=0.21/5=0.2。规则{butter,bread}{milk}\{butter,bread\}\Rightarrow\{milk\}的置信度为1意味着每次顾客购买了butter和bread后,一定也会购买milk。

    Lift

    一个规则的lift定义为
    lift(XY)=conf(XY)supp(Y)=supp(XY)supp(X)×supp(Y) lift(X\Rightarrow Y)=\frac{conf(X\Rightarrow Y)}{supp(Y)}=\frac{supp(X\cup Y)}{supp(X)\times supp(Y)}

    例如,规则{milk,bread}{butter}\{milk,bread\}\Rightarrow \{butter\}的lift值为0.20.4×0.4=1.25\frac{0.2}{0.4\times 0.4}=1.25。如果一个规则的lift值等于1,这暗示前提和结论对应的事件相互独立;如果lift值大于1,指示了两个事件之间的相互依赖程度,值越大,关联越强;如果lift值小于1,表明一个item的出现对其他item的出现存在消极影响(相斥),反之亦然(其中一个出现另一个一般不会出现)。lift的意义在于其即考虑了置信度也考虑了整个数据集中结论的支持度。

    Conviction

    一个规则的conviction定义如下:
    conv(XY)=1supp(Y)1conf(XY) conv(X\Rightarrow Y)=\frac{1-supp(Y)}{1-conf(X\Rightarrow Y)}

    conviction表示XX出现而YY不出现的概率,即规则预测错误的概率。例如,规则{milk,bread}{butter}\{milk,bread\}\Rightarrow \{butter\}的lift值为10.410.5=1.2\frac{1-0.4}{1-0.5}=1.2,表明这条规则的出错率是20%。

    处理过程

    关联规则只有满足最小支持度阈值和最小置信度阈值,这条规则才能认为是有趣的。关联规则生成通常分成两个独立的步骤:

    1. 利用最小支持度阈值从数据库中找出所有的频繁项集(frequent itemsets);
    2. 利用最小置信度阈值从这些频繁项集中生成规则。

    其中,生成规则的阶段是直接的,但是寻找频繁项集需要更多的精力,因为其涉及搜寻所有可能项目集,项目集的大小是II的幂集,大小为2n12^n-1(除去没有意义的空集)。频繁项集有两个非常重要性质:

    • 性质1:频繁项集的所有非空子集也是频繁的。
    • 性质2:非频繁项集的所有超集是非频繁的。

    如上图,方块的颜色代表包含该项目集的事务数目,低一层的项目集最多能包含其所有父类的最小项目数,如:{ac}\{ac\}最多有min(a,c)min(a,c)个项目。利用这个性质,许多高效的算法(例如:Apriori、Eclat)可以用来发现所有的频繁项集。

    其他有趣度度量方式

    采用标准方法寻找关联规则可能发现许多虚假的关联规则。例如:在一个数据库中共包含10000条事务,其中包含项目XX的事务有7000条,包含项目YY的事务有7500条,同时包含项目X,YX,Y的事务有5000条,那么项目集XYX\cup Y的支持度为0.5,关联规则XYX\Rightarrow Y的置信度为0.71,当最小支持度阈值和最小置信度阈值均设为0.5是,关联规则XYX\Rightarrow Y将被认为是有趣的,即XXYY之间存在强关联规则。但是,在不考虑前提XX的情况下,YY的概率为0.75,也就是说在有XX的情况下,YY发生的概率反而降低了,即事件XXYY是相斥的。因此,需要一些其他新颖的有趣度度量方式,如:All-confidence,Convition,Leverage,Lift等,也可以用到一些其他的统计检测的方式。

    算法

    频繁项集挖掘算法可以按照搜索方式和支持度计算公式进行分类,按搜索方式分,可以分为BFS(Breath-First Search)和DFS(Depth-First Search)

    • BFS宽度优先搜索:先产生所有频繁(k-1)-项集,再根据频繁(k-1)-项集计算频繁k-项集。
    • DFS深度优先搜索:DFS通过递归调用产生频繁项集,频繁项集的产生次序与其长度无关。

    从支持度计算方式看,可以分为计数法和交集法

    • 计数法:直接计算项集在数据库中的发生数,逐一扫描数据库中所有事务,如果某候选项集在某个事务中出现,那么该候选项集的支持数加1。
    • 交集法:将包含项集XX的事务放入集合X.tlistX.tlist,如果要计算候选项集C=XYC=X\cup Y,可以通过对X.tlistX.tlistY.tlistY.tlist求交集,即C.tlist=X.tlistY.tlistC.tlist=X.tlist\cap Y.tlistC.tlistC.tlist中包含的元素个数就是候选项集CC的支持数。

    对应的挖掘算法如下图所示:

    Apriori

    Apriori是广度优先搜索的典型算法,由Agrawal于1994年提出。Apriori算法首先产生频繁1-项集L1L_1,然后对L1L_1中只包含一个不同项的两个项集进行组合,产生频繁2-项集L2L_2。重复该过程,直至某个rr值使得LrL_r为空。虽然根据频繁项集的性质,Apriori不需要计数所有的LrL_r项集,但是对所有候选项集进行计数同样是一个巨大的工程。

    FP-growth

    FP代表frequent pattern,FP-growth是一种无需产生候选项集的深度优先搜索算法。FP-growth将数据库中的频繁1-项集压缩为一棵频繁模式树(FP-Tree),同时保留了其中的关联信息,然后采用递归的方式遍历这棵树生成频繁模式。相比Apriori算法其主要提升点体现在:(1)将数据库中的频繁1-项集压缩为一棵频繁模式树,避免了计数时反复扫描数据库;(2)基于FP-Tree的挖掘采用递归方式生成长频繁模式,避免了产生大量的候选项集;(3)采用分治的策略将FP-Tree划分成若干个事务子集,减小了搜索规模。

    其他

    Partition将数据库分成若干部分,先分别找出每一部分的频繁项集,然后将这些局部频繁项集合并起来,扫描整个数据库,得到最终的频繁项集。Eclat是一种基于交集法的深度优先搜索算法,最大的特点是适合并行计算。

    总结

    这是本人第一次接触关联规则挖掘,本博客也只简单的记录关联规则挖掘的一些基本概念,下一步将会将会进行文本关联规则挖掘,具体的算法将会在之后的博客中介绍,希望能多多交流。

    参考文献

    Association rule learning
    关联规则
    R语言 关联规则
    万晓鸽. 文本关联规则挖掘方法研究与应用[D]. 西安建筑科技大学, 2010.
    陈晓云. 文本挖掘若干关键技术研究[D]. 复旦大学, 2005.

    展开全文
  • 数据挖掘(一)——Apriori关联规则算法及评估 1、Apriori算法概述 直接上算法的手推图: 左上角是原数据,下半部分是步骤,用于挖掘最大频繁项集。 2、频繁项集评估参数 3、Python代码实现
  • 关联规则概述

    2017-06-16 15:00:00
    一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务:事务1 中出现了物品甲,事务2 中出现了物品乙,事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么,物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢?在数据库的知识...
  • 关联规则挖掘算法很简单,比如Apriori,FPG这些都是典型的基础算法。但是一般的书籍却很少提到如何在真是的数据库上实现。真实的数据库不一定是海量数据库,哪怕是一个记录超过1W的关系表,如果属性很多,超过20个,...
  • 关联规则概述

    千次阅读 2006-09-19 11:58:00
    关联规则是数据挖掘的重要方面。我概述如下:概论数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的...
  • 关联规则 Apriori 挖掘 1.1 概述 ? 关联规则 (Association Rule Mining) 挖掘是数据挖掘中 最活跃的研究方法之一 ? 最早是由 R.Agrawal 等人提出的 ? 其目的是为了发现超市交易数据库中不同商品之间的关 联关系 ? 一...
  • 关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。
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  • 关联规则算法是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联,通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式:频繁项集、关联规则。 频繁项集:经常出现在一块的...
  • 关联规则算法算是一种十分常用的机器学习算法,无论是面试还是日后工作中都会经常出现,那么本篇小博就记录一下自己学习关联规则经典算法Apriori的笔记。 1、概述 Apriori算法是用一种称为逐层搜索的迭代方法,从...
  • 一、概述本篇博文主要阐述数据挖掘相关的关联规则挖掘的算法(Apriori算法)。主要介绍关联规则的基本概念、Apriori算法原理和Apriori算法实例,文章末尾处附加Apriori算法源程序。二、关联规则挖掘的基本概念关联...
  • 关联规则Apriori挖掘;1.1 概述;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1.2 引例;1Apriori算法;Apriori的性质 ;Apriori的步骤 ;4.3.1 Apriori算法;1.3.1 Apriori算法;1.3.1 ...
  • 关联规则挖掘 - 概述

    千次阅读 2014-05-06 15:54:41
    Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant与1994年提出的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法算法的名字(先验的、推测的)基于这样的事实:算法使用频繁相机性质的先验知识。使用逐层搜索的迭代方法,k项集用于搜索...
  • 2.1 关联规则和关联模式概述 数据挖掘的一个最受欢迎的任务就是发现源数据集之间的关系,它从不同的数据源(如购物篮数据、图数据或流数据)中发现频繁模式。 为了充分理解关联规则分析的目的,本章中所有算法均用...
  • 一步步教你轻松学关联规则Apriori算法 (白宁超 2018年10月22日09:51:05) 摘要:先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一,常常应用在商业等诸多领域。本文首先介绍什么是Apriori算法,...
  • 关联规则----Apriori算法以及代码实现

    千次阅读 2020-05-13 16:18:34
    关联规则概述关联规则中的几个概念频繁项集和强规则误区Apriori算法介绍Apriori核心思想Apriori流程算法步骤问题的关键---如何由频繁项集生成候选集详细例子生成规则 概述 数据挖掘是指以某种方式分析数据源,从中...
  • 推荐算法概述

    千次阅读 2019-06-26 17:17:23
    1 协同过滤推荐算法总结 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值,因此对推荐...1.1 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的,在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。 概括来说,可以分为以下5种: 1)基于...
  • 本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章,第2.1节,作者...频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 本章中,我们将首先学习如何用R语言挖掘频繁模式、关联规则及相关规则。然后,我们将使用基准数据评...
  • 关联规则挖掘(二)-- Apriori 算法

    千次阅读 2017-12-11 16:04:38
    本文首先介绍了Apriori算法的原理,进行了简单的示例推导,而后运用R语言中的arules包对Groceries数据集进行关联规则挖掘实战。
  • 遗忘算法:算法概述

    千次阅读 2016-06-30 14:32:54
    一、遗忘算法原理 能够从未知的事物中发现关联、提炼规律才是真正智能的标志,而遗忘正是使用智能生物具备这一能力的工具,也是适应变化的利器,“遗忘”这一颇具负能量特征的家伙是如何实现发现这么个神奇魔法的呢...
  • 内容1.概述2....基于Jazz产品的数据关联算法5.数据关联规则扩展总结参考资料简介: 利用RationalPerformanceTester...本文详细描述了RPT8.1提供的自动数据关联规则及扩展数据关联规则的方法,旨在帮助读者了解RPT所能提供
  • 2.1 关联分析概述 2.1.1 关联分析定义及应用 1、关联分析定义:从数据集中找出对象或项集之间同时发生的关联或顺序关系。 应用: 购物篮数据分析 ​ 关联销售 ​ 目录编排 ​ 促销分析 ​ web日志分析 ​ ...
  • 分类算法概述与比较

    万次阅读 2011-12-09 08:46:37
    分类是数据挖掘、机器...解决分类问题的方法很多 ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boo
  • 分类算法概述

    千次阅读 2010-12-23 23:41:00
    通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 <br />1 概述 <br />分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是...

空空如也

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