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  • 规则的支持度和置信度是规则兴趣度的两种度量。 一个例子: 支持度:支持度为2%,意味着分析的所有事务的2%显示计算机和杀毒软件被同时购买 置信度:置信度60%,意味着购买计算机的顾客60%也购买了杀毒软件。 在...

    基本概念

    频繁模式挖掘搜索给定数据及中国反复出现的联系。

    购物篮分析:一个例子

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    频繁项集、闭项集和关联规则

    规则的支持度置信度是规则兴趣度的两种度量。
    一个例子:
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    • 支持度:支持度为2%,意味着分析的所有事务的2%显示计算机和杀毒软件被同时购买
    • 置信度:置信度60%,意味着购买计算机的顾客60%也购买了杀毒软件。

      在典型情况下,如果满足最小支持度阈值最小置信度阈值,关联规则被认为是有趣的。

    设$\mathcal{I} = {I_1, I_2,...,I_m}$是项的集合,设任务相关的数据$D$是数据库事务的集合,其中每个事务$T$是一个非空相机,使得$T \subseteq \mathcal{I}$。每个事务都有一个标识符,称为$TID$。假设$A、B$分别表示一个项集,则:
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    同时满足最小支持度阈值(min_sup)最小置信度阈值(min_conf)的规则称为强规则,为方便计算,用0% - 100%之间的值,而不是0.0-1.0之间的值表示支持度和置信度。

    置信度的另外的计算方法就是用项集的频度支持度计数

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    一般而言,关联规则的挖掘是一个两步的过程:

    1. 找出所有的频繁项集: 这些项集的每一个频繁出现的次数至少与预定义的最小支持计数min_sup一样。
    2. 由频繁项集产生强关联规则:这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。

    频繁项集挖掘方法

    Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。

    Apriori算法:通过限制候选产生发现频繁项集

    在这里插入图片描述
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    先验性质: 频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。

    如何在算法中使用先验性质?

    • 连接步
    • 剪枝步

    下面通过一个例子说明:
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    由频繁项集产生关联规则

    由上面计算置信度的公式:
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    下来是一个例子:
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    如果最小置信度的阈值为70%,则只有第2、第3和最后一个规则可以输出,因为只有这些是强规则。

    提高Apriori算法的效率

    • 基于散列的计数: 一种基于散列的计数可以用于研所候选k项集的集合。

    以考察k=2项集为例,对应得桶计数低于支持度阈值的2项集不可能是频繁的,因此直接从候选集中删除:
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    其中$h(x,y) = ((x的序) * 10 + (y的序)) mod 7$中的$x,y$的序表示的是项集的下标。

    • 事务压缩
    • 划分(为找候选项集划分数据)
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    挖掘频繁项集的模式增长方法

    Apriori算法的候选产生-检查方法显著压缩了候选项集的规模,并产生了很好的性能,但是它可能受两种非平凡开销的影响。

    • 它可能仍然需要产生大量候选项集。例如,如果有$10^4$个频繁1项集,则Apriori算法需要产生多达$10^7$个候选2项集
    • 它可能休要重复扫描整个数据库,通过模式匹配来检查一个很大的候选集合,检查数据库中每个事务来确定候选项集支持度的开销很大。

    一种不产生候选项集的方法叫做频繁模式增长(FP-growth),算法思想如下:
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    例子如下:

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    FP树的挖掘过程如下:
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    使用垂直数据格式挖掘频繁项集

    Apriori算法和FP-growth算法都从TID项集格式的事务集中挖掘频繁模式(即${TID: itemset}$),这种数据格式称为水平数据格式

    其中TID是事务表示符,而itemset是事务TID中购买的商品

    也可以反过来使用${item :TID_set}$格式表示,这种数据格式称为垂直数据格式
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    这种方法的优点:

    1. 项集的支持度计算简单地等于项集的TID集的长度
    2. 不需要扫描数据库来确定(k+1)项集的支持度,因为每个k项集的TID集携带了计算支持度的完整信息。

    转载于:https://www.cnblogs.com/htfeng/p/9935704.html

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  • 1基本概念频繁模式挖掘搜索给定数据集中反复出现的联系。典型例子:购物篮分析 该过程通过发现顾客放入他们购物篮中的商品之... 规则的支持度和置信度是规则兴趣度的两种度量。2 频繁项集、闭项集和关联规则 规则 A=>B

    1基本概念

    频繁模式挖掘搜索给定数据集中反复出现的联系。

    典型例子:购物篮分析 该过程通过发现顾客放入他们购物篮中的商品之中的关联,分析顾客的购物习惯。
    关联规则(association rule) : A => B[support = ?% ; confidence = ?%]
    规则的支持度和置信度是规则兴趣度的两种度量。

    2 频繁项集、闭项集和关联规则

    规则 A=>B 具有支持度 s = support(A=>B) = P(A U B)
    规则 A=>B 具有置信度 c = confidence(A=>B) = p (B | A)

    频繁项集 : 当项集K 的相对支持度 support(A=>B) 满足 预定义的最小支持度阈值,则项集K是频繁项集。

    闭项集:当项集K 不存在超项集 Y 使其具有相同的支持度。则项集K在数据集D中是闭频繁项集。

    极大频繁项集(极大项集) : 项集K频繁的,且不存在超项集 Y 在数据集D中是频繁的,则K是极大频繁项集

    3 频繁项集挖掘方法

    1. Apriori算法 : 通过限制候选产生发现频繁项集。
      原理: 逐层搜索的迭代方法 利用K项集 去 探索 K+1 项集。没找出一个频繁项集 Li 需要一次数据库的完整扫描

    先验规则:频繁项集的所有没空子集一定是频繁的。

    举例 由L1 找到 L2

    步骤(1) 连接步:

    通过L1与自身连接 产生候选K项集的集合。该集合为Ck。 设l1、l2 是L1中的项集,记号 li[j]表示 li的第j项。
    为了有效地实现Apriori算法假定事务或项集中的项按字典序排序。

    步骤(2) 剪枝步:

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  • 关联分析到相关分析支持度和置信度度量不足以过滤掉无趣的关联规则。为了处理这个问题,可以使用相关性度量来扩充关联规则的支持度-置信度框架。这导致如下形式的相关规则(correlation rule)A⇒B

    模式评估方法

    强规则不一定是有趣的

    这里写图片描述

    上面的例子虽然是强规则,然而,是一种规则误导,因为购买录像的概率是75%,比66%还高。事实上,计算机游戏和录像是负相关的,因为买一种实际上降低了买另一种的可能性。

    从关联分析到相关分析

    支持度和置信度度量不足以过滤掉无趣的关联规则。为了处理这个问题,可以使用相关性度量来扩充关联规则的支持度-置信度框架。这导致如下形式的相关规则(correlation rule)

    AB[support,confidence,correlation]

    也就是说,相关规则不仅用支持度和置信度度量,而且还用项集A和B之间的相关性度量。

    提升度:项集A的出现独立于项集B的出现,如果P(AB)=P(A)P(B);否则,作为事件,项集A和B是依赖的(dependent)和相关的(correlated).

    lift(A,B)=P(AB)P(A)P(B)=P(BA)P(B)=conf(AB)sup(B)

    如果上式值小于1,则A的出现与B的出现是负相关的,如果大于1是正相关的,如果等于1,他们之间是独立的。

    χ2 进行相关分析

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  • 二,专著研读(第六章 挖掘频繁模式,关联和相关性)日期-7--21--22 支持度和置信度支持度和置信度是规则兴趣的两种度量分别反映所发生规则的有用性和确定性。(13)支持度(相对支持度): \(s=support\left ( A\...

    二,专著研读(第六章 挖掘频繁模式,关联和相关性)日期-7--21--22

    • 支持度和置信度
      支持度和置信度是规则兴趣的两种度量分别反映所发生规则的有用性和确定性。(13)
      支持度(相对支持度):
      \(s=support\left ( A\rightarrow B \right )=P\left ( A\cup B \right )\)
      置信度:
      \(c=confident\left ( A\rightarrow B \right )=P\left (B \mid A \right )=\frac{support\left ( A\cup B \right )}{support\left ( A \right )}=\frac{count\left (A \cup B \right )}{count\left ( A \right )}\)
    • 項集,频繁项集和闭频繁項集
      项的集合称为項集。項集出现的频度是包含項集的事务数,也即項集频度項集频度(绝对支持度,计数)。上图中的s是相对支持度,如果一个項集的相对支持度满足对应的最小支持度阈值,该項集就是频繁項集。
      挖掘关联规则问题归结为挖掘频繁項集。
    • 关联规则的挖掘分为两步
      1,找出所有频繁項集:满足最小支持度的所有項集。
      2,由频繁項集产生强关联规则:这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。
    • 频繁項集的挖掘方法
      Apriori算法
      Apriori算法使用逐层搜索迭代方法,首先提高扫描数据库,累计每个项的计数并搜集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合L1;然后使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到频繁k项集。
      书中253页伪码
    • 提高Apriori算法效率
      采用基于散列的技术(散列项集到对应的桶中):一种基于散列的技术可用于压缩候选k项集的集合Ck(k>1)。
      事务压缩(压缩进一步迭代扫描的事务数):不包含任何频繁k项集的事务不可能包含任何频繁(k+1)项集。
      划分(为找候选项集划分数据):第一阶段把D中的事务化分成n个非重叠的分区;第二阶段评估每个候选的实际支持度,确定全局频繁项集。
      抽样:对给定数据的一个子集上挖掘。
      动态项集计数:在扫描不同点添加候选项集,动态项集计数将数据库划分为用开始点标记的块。
      先验性质:频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。我们在Apriori算法中用到的实际上是该性质的反单调性:如果一个集合不能通过测试,则它的所有超集也都不能通过相同的测试。先验性质的重要性质被用于压缩搜索空间。
      挖掘频繁項集的模式增长方法
      Apriori可能产生大量的候选项集,需要重复地扫描整个数据库,通过模式匹配检查一个大的候选集合,这个开销比较大。由此产生了频繁模式增长方法。
      频繁模式增长方法
      采用分治策略,将代表频繁項集的数据库压缩到,一颗频繁模式树(FP树),该树保留項集的关联信息;然后把压缩后的数据库划分成一组条件数据库(一种特殊类型的投影数据库),每个数据库关联一个频繁项或模式段,并分别挖掘每个条件数据库。对于每个模式片段,只考察与它相关联数据集。
      FP树的挖掘:由长度为1的频繁模式(初始后缀模式)开始,构造它的条件模式基(一个子数据库,由FP树中与该后缀模式一起出现出现的前缀路径集组成)。然后,构造它的条件FP树,并递归地在该树上进行挖掘。模式增长通过后缀模式与条件FP树产生的频繁模式连接实现。
      FP-growth方法将发现长频繁模式的问题转换成在较小的条件数据库中递归地搜索一些较短模式,然后连接后缀。使用最不频繁的项做后缀,提供了很好的选择性,显著地降低了搜索开销。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zaw-315/p/11228806.html

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  • 关联规则(association rule) computer⇒antivirussoftware[support=2%;confidence=60%]computer\Rightarrow antivirus_...规则的支持(support)置信(confidence)是规则兴趣的两种度量,他们反映所发现规则的有用
  • 6.数据挖掘概念笔记——挖掘频繁模式、关联和相关性术 欢迎转载,转载请标明出处: 频繁模式挖掘搜索给定数据集中反复出现的联系。 有哪些频繁项集挖掘方法: 答:类Apriori算法;基于频繁模式增长的算法;使用垂直...
  • 规则兴趣的两种度量:支持(所发现规则的有用性)置信(所发现规则的确定性) 关联规则的挖掘分以下两步: 1)找出所有的频繁项集 2)由频繁项集产生强关联规则 第二步的开销远小于第一步,因此挖掘关联...
  • 如果项集II不满足最小支持阈值min_supmin\_sup,则II不是频繁的,即P(I)(I)。如果把项A添加到项集 II 中,则结果项集(I⋃A)(I\bigcup A) 不可能比 II 更频繁出现。因此,I⋃AI\bigcup A 也不是频繁的,既P(I⋃A)...
  • 一、频繁模式 频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。 例1:频繁地同时出现在交易数据集中的商品(如牛奶面包)的集合是频繁项集。 2:购物篮分析案例:...关联规则的支持(support)...
  • 概念 频繁模式(frequent pattern):是频繁地出现... 支持(support)置信(confidence)是关联规则的两种度量。他们分别反映所发现规则的有用性确定性。例如: computer=>antivirus_software[support = 2%; c
  • 基本概念 支持度:support 置信度:confidence 关联规则:association 找出所有的频繁项集:出现次数≥最小支持计数 由频繁项集产生强关联的规则(定义最小支持度和最小置信度) 频度(支持度计数):出现的次数 ...
  • 相关性关联规则

    2015-10-06 17:35:00
    Apriori算法 用于压缩搜索空间 从而更快的找到频繁项集 强关联规则 要满足最小支持度和最小置信度 基于约束的频繁模式挖掘 转载于:https://www.cnblogs.com/fxd-address/p/4857430.html...
  • 建立在SCADA系统上的传统检测系统受到信道干扰,导致检测精准较低,为了解决该问题,设计了基于动态关联分析的电网告警相关性自动检测系统。依据告警动态关联分析模型,部署系统总体设计方案。采用数字信号处理器...
  • (1) 支持度和置信度 设L=I1,I2,...,I3L=I1,I2,...,I3L={I_{1}, I_{2},...,I_{3}}是项的集合DDD是数据库事务的集合包含每个事务TTT(TTT是一个非空项集,T⊆LT⊆LT \subseteq L),设项集AAA有A→BA→B...
  • 理解产量与产量相关性状之间关联的性质程度是进行可持续遗传改良的任何未充分利用的作物改良的先决条件研究。 然而,在埃塞俄比亚,关于of豆的种子产量以及相关性状相关和通径系数分析缺乏足够的信息。 为了填补...
  • LD SCore除了查看显著SNP位点对表型是否为基因多效性外,还额外补充了怎么计算表型的遗传度和遗传相关性。 1 下载、安装ldsc git clone https://github.com/bulik/ldsc.git cd ldsc 2 安装ldsc依赖的环境 conda env ...
  • 针对这一缺陷, 提出了振幅关联度模型,研究仅受振幅因素影响的关联模型,证明该模型只与波形的波动振幅大小方向有关,不受曲线波形的序列间隔影响,且能表示出正负相关性,并应用该模型研究了中国国内生产总值指数与...
  • 研究发现,灰色关联度模型能够反映面板数据的正、负相关关系,且具有对称性、唯一性可比性.通过在苏南4市空气质量区域划分中的应用,表明基于面板数据灰关联模型的聚类方法具有良好的效果,各类别的灰色关联度差异明显...
  • 首次,我们采用系统的恢复形式主义,建立了基线计算来描述pp外围AA碰撞中的二面体强子-射流角相关性数据,而中影响可忽略不计。 我们证明,可以从AA碰撞中观察到的角度去相关中提取出介质诱导的增宽2以及所谓...
  • 采用置信融合算法计算相邻告警的综合相关置信,并根据计算结果形成告警关联事务,增强告警事务内告警之间的相关性,降低对支持的选择要求,有效挖掘出“低支持-置信”告警关联规则。利用h-置信理论筛选...
  • 置信度和相关性等 主管论据度量: 6.7.1兴趣度的客观度量 提升度:规则置信度和规则后件中项集的支持度之间的比率 二元变量,提升度等价于兴趣因子: 相关分析: 连续变量:皮尔森相关系数 二元变量: ...
  • 我们证明了在这些时间中,q以有限的速率变化时,相关联的协方差,连通对相关器Gij = 〈qiqj〉-〈qi〉〈qj〉在任意两个(相距较远的)站点ij之间 平均而言,宏观系统可能会变得有限。 一旦全局平均值q不再变化,...
  • 借鉴传统的领域相关性及领域一致性的思想,综合使用对数似然比领域关联函数进行抑郁症药物领域的概念抽取。实验结果表明,该算法能够降低抑郁症其他相关领域对概念抽取的影响,同时改善低频术语的领域隶属计算,...
  • 结果:在腔狭窄,近端扩张保持对比,生长偏心率,受累部位,生长长度,受累方面,CT表现与食管造影发现有显着相关性(每次发现p值> 0.05)。状窦/瓣膜的病变GE连接的累及。 结论:CT研究主要有助于排除无法...
  • 为了提高Deep Web查询接口匹配的效率准确率,在现有双重相关性挖掘方法(DCM)的基础上提出了一种用关联挖掘语义聚类来匹配的方法。在关联挖掘成组属性时,引入一种基于互信息的属性相关标准,并采用矩阵来...
  • 关联规则

    2020-08-31 01:33:44
    定义 3.提升度(Lift) 提升度表示含有X的条件下,同时...满足最小支持度和最小置信度的关联关系叫做强关联关系 如果lift>1,叫做有效的强关联关系, 如果lift<=1,叫做无效的强关联关系 特别的如果lift(X-&

空空如也

空空如也

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关联度和相关性