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  • Aprion算法的优缺点 优点: 1)Aprioi算法采用逐层搜索的迭代方法,算法简单明了,没有复杂的理论推导,也易于实现。 2)数据采用水平组织方式 3)采用Apriori优化方法 4)适合事务数据库的关联规则挖掘。 5)适合稀疏...

    Aprion算法的优缺点

    优点:
    1) Aprioi算法采用逐层搜索的迭代方法,算法简单明了,没有复杂的理论推导,也易于实现。
    2) 数据采用水平组织方式
    3)采用Apriori 优化方法
    4)适合事务数据库的关联规则挖掘。
    5)适合稀疏数据集:根据以往的研究,该算法只能适合稀疏数据集的关联规则挖掘,也就是频繁项目集的长度稍小的数据集。
    缺陷:
    1)对数据库的扫描次数过多。
    2) Apion算法可能产生大量的候选项集。
    3)在频繁项目集长度变大的情况下,运算时间显著增加。
    4)采用唯一支持度,没有考虑各个属性重要程度的不同。
    5)算法的适应面窄。
     

    FP-growth算法的优缺点

    优点:
    FP-tree是一个高度压缩的结构,它存储了用于挖掘频繁项集的全部信息。
    缺点:
    树的子节点过多,例如生成了只包含前缀的树,那么也会导致算法效率大幅度下降。FP-Growth算法需要递归生成条件数据库和条件FP-tree,所以内存开销大,而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则。

    展开全文
  • Apriori算法关联分析

    2018-06-15 16:28:56
    Apriori算法: 关联分析 Apriori算法概览 ...Apriori算法的优缺点 优点: 易编码实现 缺点: 在数据集上较慢 使用数据类型: 数值型或者标称型 关联分析关键词: 频繁项集: 经常一起出现 关联规则: 暗...

    Apriori算法: 关联分析

    Apriori算法概览

    什么是关联分析?
    找出大规模数据集中寻找物品间的隐含关系

    Apriori算法: 创建函数频繁项集高效发现的函数,从而从频繁项集中抽取关联规则

    • Apriori算法的优缺点
      优点: 易编码实现
      缺点: 在数据集上较慢
      使用数据类型: 数值型或者标称型

    关联分析关键词:

    • 频繁项集: 经常一起出现
    • 关联规则: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系

    如何量化频繁项集?频繁项集是指那些经常出现在一起的物品

    答:引入: 支持度和可信度—

    • 支持度:数据集中包含该项集的记录所占的比例
    • 可信度或置信度: 针对一条关联规则定义来进行定义的
      例如:某个集合或某个元素集合—>推导出另一个元素
      假设:定义一条关联规则 {豆奶 莴笋} —> {莴笋} 意味着: 购买豆奶的同时,购买莴笋的概率也大 但是反之不成立 —-在逻辑上称为 前件–>后件
      可信度规则量化: support(p|H) / supprot(P)

    Apriori算法–频繁项集

    Apriori算法是发现频繁项集的一种方法
    Apriori算法的两个参数分别为最小支持度和数据集

    算法思路:
    step1: 首先生成单个物品的项集列表
    step2: 接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求 将那些不满足最小支持度的项集会被去掉
    step3: 然后对剩下来的集合进行组合以生成包含两个元素的项集, 重新扫描交易记录,去掉不满足最小支持度的项集
    step4: 该过程重复进行直到所有项集都被去掉

    伪代码
        当集合中的个数大于0时
            构建一个k项组成的候选项集
            检查数据以确认每个项集都是频繁的
            保留频繁项集并构建k+1项组成的候选项集列表
        返回 满足支持度的所有频繁项集与其支持(字典形式) 以及 满足支持度的所有频繁项集(列表形式)

    具体实现

    def load_data():
        """
        加载数据集
        :return:
        """
    
        return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
    
    
    def single_set(data_set):
        """
        生成单个物品的频繁项集
        :param data_set:
        :return:
        """
        single_list = list()
        for i in data_set:
            for j in i:
                if [j] not in single_list:
                    single_list.append([j])
        single_list.sort()
        return map(frozenset, single_list)
    
    
    def calc_support(data_set, single_list, limit_support=0.5):
        """
        计算项集的支持度 去掉不满足最小支持度的项集
        :param data_set: 数据集
        :param single_list: 单个项集'物品'
        :param limit_support: 最小支持度
        :return
            frequent_to_rate_dict
            frequent_list
        """
        frequent_to_rate_dict = dict()
        frequent_list = []
        m = len(data_set)
        for i in single_list:
            # print(i)
            count = 0
            for j in data_set:
                # print(j)
                if i.issubset(j):
                    count += 1
            # print('count', count)
            # print('divide count m', count/m)
            if (count/m) >= limit_support:
                frequent_to_rate_dict[i] = count/m
                frequent_list.append(i)
        # print('frequent_to_rate_dict', frequent_to_rate_dict)
        # print('frequent_list', frequent_list)
        return frequent_to_rate_dict, frequent_list
    
    
    def build_items(support_list, k):
        """
        构建一个k项的候选项集
        :param support_list: 频繁项集
        :param k: k个项
        :return:
            candidate_list 候选项集
        """
    
        range_list = len(support_list)
        # print('range_list', range_list)
        candidate_list = list()
        # print('support_list', support_list)
        # print('xxxxx', support_list[0])
        for i in range(range_list):
            # print('i', i)
            for j in range(i+1, range_list):
                if type(support_list[i]).__name__ == 'frozenset' and type(support_list[j]).__name__ == 'frozenset':
                    # print('support_list[i]', support_list[i])
                    # print('support_list[j]', support_list[j])
                    union_set = support_list[i] | (support_list[j])   # | 并集
                    # print('union_set', union_set, len(set(union_set)))
                    if union_set not in candidate_list and len(union_set) == k:
                        candidate_list.append(union_set)
                        # print('candidate_list', candidate_list)
            # print('result candidate list', candidate_list)
        return candidate_list
    
    
    def apriori(data_set, min_support=0.5):
        """
        Apriori 算法---频繁项集
            检查数据以确认每个项集都是频繁的
            保留频繁项集并构建k+1项组成的候选项集的列表
        :param data_set: 数据集
        :param min_support: 最小支持度
        :return:
            frequent_to_rate_dict   满足支持度的所有频繁项集与其支持度
            frequent_list           满足支持度的所有频繁项集
        """
        base_list = single_set(data_set)
        frequent_to_rate_dict, frequent_list = calc_support(data_set, base_list, min_support)
        frequent_lists = [frequent_list]
        k = 2
        # print('frequent_lists[k-2]', frequent_lists[k-2])
        while len(frequent_lists[-1]) > 0:
            candidate_list = build_items(frequent_lists[-1], k)
            frequent_to_rate_dict1, frequent_list1 = calc_support(data_set, candidate_list, min_support)
            # print('frequent_to_rate_dict1', frequent_to_rate_dict1)
            # print('frequent_list1', frequent_list1)
            frequent_to_rate_dict.update(frequent_to_rate_dict1)
            if len(frequent_list1) == 0:
                break
            frequent_lists.append(frequent_list1)
            k += 1
        return frequent_to_rate_dict, frequent_lists
    

    Apriori算法–关联规则

    关联规则:support(p|H) / supprot(P)

    目前已知: 频繁项集与 频繁项集对应的支持度

    求关联规则
    关联规则— 多个物品对少个物品之间关系的描述
    因此分情况讨论:
    (1)当频繁项集中元素len=2
    {2个物品}与{1个物品}之间的关联规则
    可以直接计算置信度(可信度)
    (2)当频繁项集中元素len>2
    {3个物品}与{1个物品}
    {3个物品}与{2个物品}
    因此,此时需要不断递归出候选项集
    再计算置信度(可信度)

    Apriori算法–关联规则 算法实现

    def generate_rules(frequent_to_rate_dict, frequent_lists, min_conf=0.7):
        """
        关联规则生成函数
        :param frequent_to_rate_dict:  满足支持度的所有频繁项集与其支持度
        :param frequent_lists:   满足支持度的所有频繁项集
        :param min_conf:  最小可信度设置
        :return:
            rule_lists   关联规则列表
        """
        rule_lists = list()
        for i in range(1, len(frequent_lists)):
            for frequent_set in frequent_lists[i]:
                print('frequent_set', frequent_set)
                items = [frozenset([i]) for i in frequent_set]      # 从频繁项集中拆解出单个的项
                print('items', items)
                if i > 1:
                    rules_from_consequent(frequent_set, items, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf)
                else:
                    calc_conf(frequent_set, items, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf)
        print('rule_lists func', rule_lists)
        return rule_lists
    
    
    def calc_conf(frequent_set, items, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf):
        """
        可信度计算
        :param frequent_set:   频繁项集中的元素
        :param items:          频繁项集中的元素的集合
        :param frequent_to_rate_dict:   所有元素的支持度字典
        :param rule_lists:    关联规则列表的空数组
        :param min_conf:       最小可信度
        :return:
            conf_list 记录 可信度大于阈值的集合
        """
        conf_list = list()
        for conseq in items:
            # print('conseq', conseq, 'frequent_set', frequent_set)
            conf = frequent_to_rate_dict[frequent_set] / frequent_to_rate_dict[conseq]
            # print('conf', conf)
            if conf >= min_conf:
                print('frequent_set', frequent_set, '>>>>', 'conseq', conseq, conf)
                print('conf', conf)
                rule_lists.append((frequent_set, conseq, conf))
                conf_list.append(conseq)
        return conf_list
    
    
    def rules_from_consequent(frequent_set, items, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf=0.7):
        """
        生成候选规则集合
        :param frequent_set:      频繁项集中的元素
        :param items:              频繁项集中的元素的集合
        :param frequent_to_rate_dict: 所有元素的支持度的字典
        :param rule_lists: 关联规则列表的数组
        :param min_conf: 最小可信度
        """
        m = len(items[0])
        # print('m', m)
        # print('len(frequent_set)', len(frequent_set))
        if len(frequent_set) > (m + 1):
            hmp1 = build_items(items, m+1)
            print('hmp1', hmp1)
            hmp1 = calc_conf(frequent_set, hmp1, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf)
            if len(hmp1) > 1:
                print('应该继续迭代')
                rules_from_consequent(frequent_set, hmp1, frequent_to_rate_dict, rule_lists, min_conf)
    
    
    def main():
        data_set = load_data()
        # single_list = single_set(data_set)
        # print('single list', single_list)
        # for i in single_list:
        #     print(i, type(i))
        #     if i.issubset([1, 2, 3]):
        #         print('True')
        #     print('False')
        # frequent_to_rate_dict, frequent_list = calc_support(data_set, single_list)
    
        # candidate_list = build_items(frequent_list, k=2)
        # print('候选集项', candidate_list)
        frequent_to_rate_dict, frequent_list = apriori(data_set, min_support=0.5)   # 至此找出了频繁项集
        print('frequent_to_rate_dict', frequent_to_rate_dict, 'length', len(frequent_to_rate_dict))
        print('frequent_list', frequent_list)
    
        rule_list = generate_rules(frequent_to_rate_dict, frequent_list, min_conf=0.7)
        print('rule_list', rule_list)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    Apriori算法 概念以及解释

    • 项与项集: 设itemsetitem1,item2,...,itemm,,itemk(k=1,2,...m)(itemset),kk
    • 事务与事务集:一个事务T是一个项集,它是itemset的一个子集,每个事务均与一个唯一标识符号Tid相联系,不同的事务一起组成了事务集D,构成了关联规则发现的事务数据库
    • 关联规则:关联规则是形如A=>B的蕴含式,其中A、B均为itemset的子集且均不为空集,而A交B为空
    • 支持度:数据集中包含该项集的记录所占的比例
      实质上: support(A=>B)=P(AB)
      其中P(AB)AB(AB),P(AorB),AB
    • 置信度: 实质上就是事件A发生时,B发生的概率
      confidence(A=>B)=P(B|A)=support(AB)support(A)
    • 频繁项集:I(I),I
    • 强关联规则:满足最小支持度和最小置信度的关联规则,即待挖掘的关联规则

    • 剪枝策略:预先剪枝 —- 对不满足最小支持度的项集不予考虑,直接删除

    参考文献
    《机器学习实战》
    《数据挖掘:概念与技术》

    展开全文
  • 本系列目的在于总结每一个分类器特点(优点、缺点、使用数据类型、使用时注意事项等)。相关代码自己搜。 python:建议使用2.7 python常用函数库:NumPy、scikit-learn等 python集成环境:...

    本系列目的在于总结每一个分类器的特点(优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等)。相关代码自己搜。


    python:建议使用2.7

    python常用函数库:NumPy、scikit-learn等

    python集成环境:anaconda


    毕业季,玩了20天。


    Apriori缺点:只关心物品是否出现,不关心出现的次数。每次增加频繁项集的大小,Apriori算法都会重新扫描整个数据集。当数据集很大时,这会显 
    著降低频繁项集发现的速度。FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历,能够显著加快发现繁项集的速度;这种算法虽然能更为高效地发现频繁项集,但不能用于发现关联规则。


    使用时注意事项:

    0、关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式:频繁项 集或者关联规则。频繁项集(frequent item sets)是经常出现在一块的物品的集合,关联规则 ( association rules )暗示两种物品之间可能存在很强的关系。

    1、支持度(support)针对项集而言:一个项集的支持度(support)被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信度或置信度( confidence)针对关联规则而言:可信度或置信度( confidence)是针对一条诸如{尿布}——>{葡萄酒}的关联规则来定义的。这 条规则的可信度被定义为“ 支持度({尿布, 葡萄酒})/支持度({尿布})”。

    2、一个原理:Apriori 原理是说如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的。

    3、一个原理:如果某条规则并不满足 最小可信度要求,那么该规则的所有子集也不会满足最小可信度要求。假设规则 
    {0,1, 2 }——>{3}并不满足最小可信度要求,那么就知道任何左部为{0, 1, 2}子集的规则也不会满足最小可信度要求。可以利用关联规则的上述性质属性来减少需要测试的规则数目。

    4、Apriori算法的两个输人参数分别是最小支持度和数 据集。该算法首先会生成所有单个物品的项集列表。接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小 
    支持度要求,那些不满足最小支持度的集合会被去掉。然后,对剩下来的集合进行组合以生成包含两个元素的项集。接下来,再重新扫描交易记录,去掉不满足最小支持度的项集。该过程重复 进行直到所有项集都被去掉。

    5、FP-growth算法参考之前的文章:http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/42553027


    展开全文
  • 目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则  主要问题在于,寻找物品不同组合是一项十分耗时任务,所需计算代价很高,蛮力搜索方法并不能解决这个问题。 一、关联分析  {尿布与啤酒}  Apriori算法 ...

      关联分析:从大规模数据集中寻找物品之间的隐含关系。目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则

      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。

    一、关联分析

      {尿布与啤酒}

      Apriori算法

        优点:易编码实现

        缺点:在大数据上可能较慢

        适用数据类型:数值型或者标称型数据

      频繁项集(frequent item sets)是指那些经常出现在一起的物品集合

        一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。

        可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义的

      支持度和可信度是用来量化关联分析是否成功的方法。假设想找到支持度大于0.8的所有项集,应该如何去做?一个方法是生成一个物品所有可能组合的清单,计算量大

      Apriori算法

    二、Apriori原理

      我们对那些经常在一起被购买的商品非常感兴趣

      一般过程:

        收集数据:使用任意方法

        准备数据:任何数据类型都可以,因为我们只保存集合

        分析数据:使用任意方法

        训练算法:使用Apriori算法来找到频繁项集

        测试算法:不需要测试过程

        使用算法:用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则

      Apriori原理是说如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的。这个原理直观上并没有什么帮助,但是如果反过来看就有用了,也就是说如果一个项集是非频繁集,那么它的所有超集也是非频繁的

      Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集

    import numpy as np 
    
    def loadDataSet():
    	return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
    
    def createC1(dataSet):
    	C1 = []
    	for transaction in dataSet:
    		for item in transaction:
    			if not [item] in C1:
    				C1.append([item])
    	C1.sort()
    	return map(frozenset, C1)
    
    def scanD(D, Ck, minSupport):
    	ssCnt = {}
    	for tid in D:
    		for can in Ck:
    			if can.issubset(tid):
    				if not ssCnt.has_key(can): ssCnt[can]=1
    			else: ssCnt[can] += 1
    	numItems = float(len(D)) 
    	retList = [] #
    	supportData = {}
    	for key in ssCnt:
    		support = ssCnt[key]/numItems
    		if support >= minSupport:
    			retList.insert(0, key)
    		supportData[key] = support #
    	return retList, supportData
    
    dataSet=loadDataSet()
    print(dataSet)
    C1=createC1(dataSet)
    print(C1)
    D=map(set,dataSet)
    print(D)
    L1,suppoData0=scanD(D,C1,0.5)
    print(L1)

    def aprioriGen(Lk, k):
    	retList = []
    	lenLk = len(Lk)
    	for i in range(lenLk):
    		for j in range(i+1, lenLk):
    			L1 = list(Lk[i])[:k-2]; L2 = list(Lk[j])[:k-2]
    			L1.sort(); L2.sort()
    			if L1==L2: #if first k-2 elements are equal
    				retList.append(Lk[i] | Lk[j])
    	return retList
    
    def apriori(dataSet, minSupport=0.5):
    	C1 = createC1(dataSet)
    	D = map(set, dataSet)
    	L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport)
    	L = [L1]
    	k = 2
    	while (len(L[k-2]) > 0):
    		Ck = aprioriGen(L[k-2], k)
    		Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport) #scan DB to get Lk
    		supportData.update(supK)
    		L.append(Lk)
    		k += 1
    	return L, supportData


    四、从频繁项集中挖掘关联规则

      上一节介绍如何使用Apriori算法来发现频繁项集,现在需要解决的问题是如何找出关联规则

      要找到关联规则,我们首先从一个频繁项集开始。如果有一个频繁项集{豆奶,莴笋},那么就可能有一条关联规则“豆奶->莴笋”。

      那一条规则P->H的可信度定义为support(P | H) / support(P)。

    def generateRules(L, supportData, minConf=0.7):
    	bigRuleList = []
    	for i in range(1, len(L)):
    		for freqSet in L[i]:
    			H1 = [frozenset([item]) for item in freqSet]
    			if (i > 1):
    				rulesFromConseq(freqSet, H1, supportData, bigRuleList, minConf)
    			else:
    				calcConf(freqSet, H1, supportData, bigRuleList, minConf)
    	return bigRuleList
    
    def calcConf(freqSet, H, supportData, br1, minConf=0.7):
    	prunedH = []
    	for conseq in H:
    		conf = supportData[freqSet]/supportData[freqSet-conseq]
    		if conf >= minConf:
    			print freqSet-conseq, '-->', conseq, 'conf:', conf
    			br1.append(conseq)
    	return prunedH
    
    def rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, br1, minConf=0.7):
    	m = len(H[0])
    	if (len(freqSet) > (m+1)):
    		Hmp1 = aprioriGen(H, m+1)
    		Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData, br1, minConf)
    		if (len(Hmp1) > 1):
    			rulesFromConseq(freqSet, Hmp1, supportData, br1, minConf)


    五、示例:发现国会投票中的模式

      数据集:加州大学埃文分校的机器学习数据集合中有一个自1984年起的国会投票记录的数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Congressional+Voting+Records

      想尝试一些更新的数据,目前有不少组织致力于将政府数据公开化,其中的一个组织是智能投票工程(Project Vote Smart, http://www.votesmart.org),它提供了一个公共的API,




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  • PS:该系列数据都可以在...   从大规模数据集中寻找物品间隐含关系被称作关联分析(association analysis) 或者关联规则学习(association rule learning)。 1 关联分析 Apriori算法 优点:易编码实现。 缺点...
  • 从大规模数据集中寻找隐含关系被称作为关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。 Apriori算法 优点:易编码实现 缺点:在大数据集上可能较慢 使用数据类型:数值型...
  • Apriori算法

    2014-12-31 14:40:23
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  • 从大规模数据集中寻找物品间隐含关系被称作关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。 优点:简单 缺点:对大数据集比较慢 使用数据类型:数值型或者标称型 一、相关...
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  • Apriori算法优点:易编码实现缺点:在大数据集上可能较慢适用数据类型:数值型或者标称型算法过程:关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思关系任务,这里有意思关系有两种:频繁项集(frequent item sets)...
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  • Apriori算法 优点:易编码实现;缺点:大数据集上较慢;适用于:数值型或标称型数据。 关联分析:寻找频繁项集(经常出现在一起物品集合)或关联规则(两种物品之间关联关系)。 概念:支持度:数据集中包含某项...
  • Apriori算法优点:易编码实现。缺点:在大数据集上可能较慢。适用数据:数值型、标称型。1、关联分析 关联分析寻找关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则。频繁项集:经常出现在一块物品集合;关联规则:...
  • 第二部分主要介绍在关联规则挖掘中一些其他概念以及评价指标,Apriori算法及其实现详见上一篇博文[DM复习]Apriori算法-国会投票记录关联规则挖掘(上) 一.频繁项集紧凑表示 说明:之所以提出频繁项集紧凑...
  • 关联挖掘和Aprioir算法

    2014-12-08 00:27:00
    关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思关系任务,这里有意思关系有两种:频繁项集(frequent item sets)或关联规则(association rules)。支持度(support):一个项集支持度被定义为数据集中该项集...
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  • 白话算法

    2019-04-11 16:23:05
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  • FP-growth算法

    2018-07-23 21:35:00
    频繁项集发现算法FP-grouth,它基于Apriori构建,但在完成相同任务时采用了一些不同技术,这里任务...该方法虽然能够更有效发现频繁项集,但不能用于发现关联规则优点:一般要快于Apriori 缺点:实现比较...

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关联规则apriori算法的优点