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  • 通过关联度分析法,可以求取多因素之间的相关性
  • **频繁模式(frequent pattern)**是在数据中频繁出现的模式。...“挖掘频繁模式导致发现数据中有趣的关联和相关性。” 包含单个谓词的关联规则称做单维关联规则(single-dimensional association rule)。 ...

    频繁模式(frequent pattern)是在数据中频繁出现的模式。

    频繁模式的类型:
    包括频繁项集、频繁子序列(又称序列模式)和频繁子结构。

    频繁项集一般是指频繁地在事务数据集中一起出现的商品的集合。

    子结构可能涉及不同的结构形式(例如,图、数或格),可以与项集或子序列结合在一起。

    “挖掘频繁模式导致发现数据中有趣的关联和相关性。”

    包含单个谓词的关联规则称做单维关联规则(single-dimensional association rule)

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  • 2. 支持降序排列:支持高的项在FP-tree中共享机机会也高 3. 绝不会比元数据库大         2.3 闭模式极大模式 Since BCDE is amax-pattern, no need to check BCD, BDE, CDE in ...

    一.基本概念 basic concepts

    Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences,substructures, etc.) that occurs frequently in a data set

    频繁模式:频繁地出现在数据集中的模式

     

    Motivation: Finding inherent regularities in data

    目的:挖掘数据中的潜在规律

     

    Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets

     

    itemset: A set of one or more items  包含多个项的集合

    k-itemset X = {x1, …, xk}

     

    (absolute) support, or, support count ofX: Frequency or occurrenceof an itemset X

    (relative) support, s, is the fraction of transactions thatcontains X (i.e., the probability that a transaction contains X)

     

    An itemset X is frequent if X’s support is noless than aminsup threshold

     

    Association Rules(关联规则)

    support(支持度):probability thata transaction contains X È Y

     

    confidence(置信度):conditional probability that a transaction having Xalso contains Y

     

    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

    2. 有频繁项集产生强关联规则

     

    两个概念,项集是否是闭(closed)或者极大频繁项集(maximal frequent itemset),或者极大项集。

    closed frequenct itemset 闭频繁项集

    maximal frequent itemset 极大频繁项集

     

     

     

    二.挖掘方法

    The downward closure property of frequentpatterns 频繁项集的向下闭包性质

    Any subset of afrequent itemset must be frequent

    任何频繁项集的子集必定是频繁地

     

    Scalable miningmethods: Three major approaches

    Apriori

    Freqence patterngrowth tree

    Vertical dataformat approach 垂直数据格式方法

    2.1  Apriori算法

    Apriori pruningprinciple(Apriori 剪枝规则):如果任何一个由父集产生的子集不是频繁地,那么它也不是频繁地。

    方法:

    1. 扫描一遍数据库DB获得频繁一项集

    2. 从频繁k项集产生频繁k+1项集

    3. 测试候选集通过数据库

    4. 在不存在频繁集或者候选集的时候终止

    Ck: Candidate itemset of size k

    Lk : frequent itemset of size k

    伪代码

    L1 = {frequent items};

    for (k = 1; Lk!=Æ; k++) do begin

        Ck+1 = candidatesgenerated from Lk;

        foreach transaction t in database do

      increment the count of all candidates in Ck+1that are contained int

        Lk+1  = candidates in Ck+1 withmin_support

        end

    return Èk Lk;

     

    产生候选集的两个步骤

    1. self-joining 自我连接,自我交集 Lk

    2. pruning 剪枝

     

    改进Apriori算法

    三大计算问题

    1. Multiple scans of transactiondatabase 多次扫描数据库

    2. Huge number of candidates 大量的候选集

    3. Tedious workload of supportcounting for candidates 冗余的对候选集支持度的计算

    改进的方法也是从这3个方面入手:

    1. 减少数据库扫描的次数

    2. 缩减候选集的数量

    3. 快速地计算候选集的支持度

     

    Partition: Scan Database Only Twice 扫描数据库仅两次

    Any itemset thatis potentially frequent in DB must be frequent in at least one of thepartitions of DB

    如果一个项集可能是频繁的,那么在数据库划分成部分中至少一个是频繁的

    第一次扫描:划分数据库和找出本地频繁模式

    第二次扫描:合并成全局频繁模式

     

    基于散列的技术:Reduce the Number of Candidates,减少候选集数量

     

     

    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项集的事务不可能产生任何频繁(k+1)项集,加标记或删除。

     

    2.2  频繁模式增长(Frequent-Pattern Growth,FP-growth)

    采用分治策略:

    第一步:将代表频繁项集的数据库压缩成一棵频繁模式树

    第二步:将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

     

    1.  扫描数据库一次,发现频繁1项集

    2. 对频繁项集进行排序

    3. 在此扫描数据库,构造FP-tree

     

    列出频繁项集,并进行排序:

    <(f:4), (c:4),(a:3),(b:3),(m:3),(p:3)>

     

     

    TID

    Items bought

    (ordered) freq items

    100

    f, a, c, d, g, I, m, p

    f, c, a, m, p

    200

    a, b, c, f, l,m, o

    f, c, a, b, m

    300

    b, f, h, j, o

    f, b

    400

    b, c, k, s, p

    c, b, p

    500

    a, f, c, e, l, p, m, n

    f, c, a, m, p

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     


    FP-Tree 构造

    扫描数据库仅2次

    子序列挖掘:基于FP-tree

    第一步:形成条件模式基

    第二步:构建条件FP-tree

    第三步:迭代挖掘条件FP-tree

     

    基本思想 (分而治之),分而治之的思想体现在哪里

    用FP-tree递归增长频繁集

    方法

    对每个项,生成它的 条件模式库, 然后是它的 条件 FP-tree

    对每个新生成的条件FP-tree,重复这个步骤

    直到结果FP-tree为空, 或只含唯一的一个路径 (此路径的每个子路径对应的项集都是频繁集)

     

    FPtree的优势:

    完备性:

    1. 不会打破交易中的任何模式

    2. 包含了频繁模式挖掘所需的全部信息

    紧密性:

    1. 取出不相关信息—不包含非频繁集

    2. 支持度降序排列:支持度高的项在FP-tree中共享机机会也高

    3. 绝不会比元数据库大

     

     

     

     

    2.3  闭模式和极大模式

    Since BCDE is amax-pattern, no need to check BCD, BDE, CDE in later scan。

    每次尽量挖掘极大频繁模式,建设扫描次数

    Efficiently mininglong patterns from databases. SIGMOD’98

    2.4  CHARM

    1. Itemset-Tidset pair 项集-项id集对

    2. Itemset-Tidset Search Tree 项集-项id集搜索树

    3. Diffset 差集

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     


    Page 61不懂

     

    三.有趣性评估:关联性 Correlations(Lift)

     

     

     

    提升lift:相关性的测量

     

    小于1,代表负相关,意味着一个出现另一个不出现

    等于1,代表A与B之间独立,两者没有相关性

    大于1,代表正相关,一个出现蕴含着另一个的出现

     

    卡方分布

     

    模式评估总共有6种方式:

    1. 提升度(lift)

    2. 使用卡方进行相关分析

    3. 全置信度

    4. 最大置信度

    5. Kulczynski

    6. 余弦

    零不变形

    不平衡比IR(Imblance Ratio):测量两个项集A与B的不平衡比

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  • 1.挖掘频繁模式、关联和相关性 动机:寻找数据的内在规律 什么样的产品会经常在一起购买? 当购买一台电脑后,后续会有哪些购买行为? 数据离散化是一种数据变换形式。 数据变换策略概述 通过规范化变换数据- 通过...

    1.挖掘频繁模式、关联和相关性

    动机:寻找数据的内在规律

    • 什么样的产品会经常在一起购买?
    • 当购买一台电脑后,后续会有哪些购买行为?
    • 数据离散化是一种数据变换形式。
    • 数据变换策略概述
    • 通过规范化变换数据-
    • 通过分箱离散化
    • 通过直方图分析离散化
    • 通过聚类、决策树和相关分析离散化
    • 标称数据的概念分层产生

    应用

    • 挖掘数据之间的关联、相关性、和其他有趣的联系,及购物篮分析, 交差营销, 价目表设置,销售活动分析, 网络点击量分析。

    2 频繁模式分析

    • 购物篮分析:一个诱发例子
    • 频繁项集、闭项集和关联规则

    3 购物篮分析:一个诱发例子

    经典的案例:啤酒和尿布的故事

    • 20世纪90年代美国的一家大型超市发现了一个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时要买一些啤酒。

    • 超市随后调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了销售额。
      在这里插入图片描述
      频繁模式:制定营销计划来提高销售量

    • 对商店的顾客事务零售数据进行分析

    • 根据得到的有趣的关联设计营销策略:

      1. 经常同时购买的商品摆放在一起,一遍刺激这些商品同时销售
      2. 将同时购买的商品放在商店的两端,可以诱发顾客购买沿途看到的商品(可以通过降价吸引顾客)。
        购物篮分析
    • 如果问题的全域是商店中所有商品的集合,则对每种商品都可以用一个布尔量来表示该商品是否被顾客购买,则每个购物篮都可以用一个布尔向量表示(如形式0001001100);经过分析就可以得到商品被频繁关联或被同时购买的模式,这些模式就可以用关联规则表示。

    • 关联规则的两个兴趣度度量
      computer=>financial_management_software[support=2%.confidence=60%]

      1. 支持度:有用性;指两者被同时购买的概率
      2. 置信度:确定性;指购买A的顾客也购买B产品的概率

    4 频繁项集、闭项集和关联规则

    频繁项集

    • 项集
      1. 包含0个或多个项的集合
      2. k-项集:一个项集包含k个项
    • 支持度(Support)
      1. 包含项集的事务数与总事务数的比值
      2. s({Milk, Bread, Diaper}) = 2/5
    • 频繁项集
      1. 满足最小支持度阈值 的所有项集
    • 例子
      在这里插入图片描述
      s({Milk, Bread}) = 3/5
      s({Bread,Milk,Diaper,Beer}) = 1/5
      s({Bread,Milk,Diaper,Coke}) = 1/5
      简单来说,就是如果这个频繁项集的支持度和所有包含这个频繁项集的超级的支持度不一样,那么这个频繁项集就是闭频繁项集。

    规则度量

    • A->B
      1. 支持度:P(A ∩ B),既有A又有B的概率
      2. 置信度:P(B|A),在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A)
    • 例子:购物篮分析:牛奶->面包
      1. 支持度3%:意味着3%顾客同时购买牛奶和面包
      2. 置信度40%:意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包

    关联规则挖掘问题

    • 给定事务的集合 T, 关联规则发现是指找出支持度大于等于 minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则, minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。
    • 大多数关联规则挖掘算法通常采用的一种策略是,将关联规则挖掘任务分解为如下两个主要的子任务:
      1. 频繁项集产生(Frequent Itemset Generation)
        • 其目标是发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集称作频繁项集。
      2. 规则的产生(Rule Generation)
        • 其目标是从上一步发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则,这些规则称作强规则。

    5 总结

    频繁模式分析

    • 找出给定数据集中反复出现的联系
    • 从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、项与项之间的关联或相关性

    频繁模式(关联规则)挖掘

    • 购物篮分析:一个诱发例子
    • 频繁项集、闭项集和关联规则

    频繁模式(关联规则)挖掘

    • 给定事务的集合 T, 关联规则发现是指找出支持度大于等于 minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则, minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。

    式(关联规则)挖掘**

    • 给定事务的集合 T, 关联规则发现是指找出支持度大于等于 minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则, minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。
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  • 第二章 挖掘频繁模式关联和相关性; 基本概念; 购物篮分析 尿布与啤酒;购物篮分析;频繁项集闭项集和关联规则;频繁项集闭项集和关联规则;关联规则基本概念示例;规则度量支持度和置信;关联规则挖掘过程;关联规则挖掘...
  • 例如:频繁地同时出现在交易数据集中的商品(如香皂洗衣液)的集合是频繁项集。 序号 交易号 香皂(a) 洗发露(b) 洗衣液(c) 牙膏(d) 简化表示 1 081201 香皂 洗发露 洗衣夜 a, b, c 2 ...

    基本概念

    频繁模式:

    频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。
    例如:频繁地同时出现在交易数据集中的商品(如香皂和洗衣液)的集合是频繁项集。

    序号交易号香皂(a)洗发露(b)洗衣液(c)牙膏(d)简化表示
    1081201香皂洗发露洗衣夜a, b, c
    2081202香皂洗衣夜牙膏a, c, d
    3081203香皂洗发露a, b,
    4081204洗发露洗衣夜牙膏b, c, d
    5081205香皂洗发露洗衣夜牙膏a, b, c, d
    6081206香皂洗发露洗衣夜牙膏a, b, c, d
    7081207洗发露牙膏b, d
    8081208香皂牙膏a, b, c, d
    9081209香皂洗发露a, d
    10081210香皂洗发露牙膏a, b, d

    关联规则:

    关联规则就是描述数据事务属性项目之间的关联。

    • 表示成X=>Y(s%, c%)。
    • 其中s%为支持度,即X和Y同时出现的概率,c%为置信度,即在X出现的情况下,Y也出现的概率。
    • 举例:上表中可以知道:有6个事务中买香皂就一定买了洗发露;如第1,3,5,6,9和10条。这个概率为6/10=60%。
      在买香皂的前提下(即有8个,1,2,3,5,6,8,9,10),又买洗发露的个数为6个,这个概率为6/7=85%。
      那么写“买香皂就一定买了洗发露”的关联规则表示成:a=>b。此时的支持度为60%,置信度为85%。

    支持度:

    支持度就是指定的项目组合集,在数据库中包含这个项目集的事务数占总数的比例。

    • 项目集就是项目属性的任意组合,如表所示,这里有4个项目属性a,b,c,d,则可能有4^2即16种情况,全部没有除外就只有15种情况。
    • 假设项目集为{a},也就是买香皂的交易有:1,2,3,5,6,8,9,10,也就是有8个交易中有香皂,所以项目集为{a}的支持数为8,支持度为80%。
      假设项目集为{a,b},也就是同时买香皂和洗发露的交易有:1,3,5,6,9,10也就是有6个交易中同时有香皂和洗发露,所以项目集为{a,b}的支持数为6,支持度为60%。

    置信度:

    置信度是在X出现的情况下,Y也出现的概率。计算公式为:X和Y的支持数/X的支持数。

    • 规则:{a,b}=>{c}(30%, 50%), {a,b,c}的支持数为3个,{a,b}的支持数为6个,规则置信度为50%。

    频繁项目集:

    频繁项目集就是指项目集的支持度大于人们指定的支持度。

    • 举例:项目集为{a,b}的支持数为6,支持度为60%,如果人们指定的支持度为60%,则它为频繁项目集。如果指定的支持度为61%,它为非频繁项目集.

    本人初学,敬请指教。

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  • 挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法概念频繁模式(frequent pattern):关联规则(association rule):关联规则挖掘是一个两步的过程常用关联规则算法实现...对于挖掘数据之间的关联相关性和许多其他有...
  • 通过对14个甘薯品种(系)的随机区组试验,分析了其农艺性状与产量的相关性和灰色关联度,结果表明:在相关性分析中,鲜薯产量与干率、淀粉率和病情指数均呈极显著负相关关系,与大中薯率显著正相关,与小薯率显著负相关。...
  • 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是规则兴趣的两种度量。2 频繁项集、闭项集和关联规则 规则 A=>B
  • 模式评估方法强规则不一定是有趣的上面的例子虽然是强规则,然而,是一种规则误导,因为...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-置信框架。这导致如下形式的相关规则(correlation rule)A⇒B
  • 6.挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念方法 频繁模式(frequent pattern)是频繁地出现在数据集中的模式。 6.1 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,旨在发现大型事务或关系数据集中项...
  • 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...
  • 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)...
  •  频繁项集: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。  频繁子序列:一个子序列,如首先购买PC,然后是数码相机,再后是内存卡,如果它频繁地出现在购物历史数据库中,则称它为一个(频繁的...
  • 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
  • 也就是说,相关规则不仅用支持度和置信度量,而且还要用项集A项集B之间的的相关性度量。其实,有许多种不同的相关性度量可供选择。 提升(lift): 是一种简单的相关性度量,定义如下。项集A的出现独立于项集B...
  • 应用相关性和灰色关联度方法分析了黑龙江省54份栽培大豆品种的异黄酮含量与主要性状的关系。经方法学验证建立的大豆异黄酮高效液相色谱法准确、可靠;初步明确了黑龙江省栽培大豆品种异黄酮及其主要成分含量的特点,...
  • 6.1 基本概念6.1.1频繁模式与关联规则频繁模式:频繁地出现在数据集中的模式,包括:频繁项集、频繁序列模式、频繁结构模式 频繁项集:如频繁地同时出现在交易数据集中的商品的集合,如:面包牛奶;频繁序列模式...
  • 通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行 改进,并进行了详细的论证仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持的推荐,能提高推荐的准确 率速度。
  • 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) 频度(支持计数):出现的次数 频繁项集:项集I的相对支持满足预定义的最小支持阈值 闭频繁项集:不存在真超项集Y使得Y与X在D中具有相同的...
  • 基本概念 支持:support 置信: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) 频度(支持计数):出现的次数 ...
  • 本文引入了比例加权支持的概念,提出了一种基于加权关联模式树的加权关联模式挖掘算法。实验表明,本算法与MINWAL(O)算法相比,时间效率有了明显提高,节约了存储空间,告警相关性分析的准确性也得到了提高。
  • 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...
  • 如果关联规则满足最小支持阈值最小置信阈值,则它是有趣的。 设A、B是两个项集(如商品的集合),关联规则A-->B, 支持 s是事务中包含A U B(即集合AB的并或AB二者)的百分比,概率P(A U B)。 置信 ...
  • 相干性(Coherence)和相关性(Correlation)的区别联系 前言:研究EEG信号,在计算两个信号间关联时需要讨论一下区别。 相关性(Correlation):显示两相关变量之间线性关系的强度方向。在统计学中,...
  • 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 基于约束的频繁模式挖掘 转载于:https://www.cnblogs.com/fxd-address/p/4857430.html...

空空如也

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关联度和相关性