精华内容
下载资源
问答
  • 关联分析

    千次阅读 2018-02-06 20:56:52
    关联分析 作用:提取出对数据中的变量之间的关系的最佳解释 基本概念: 1、事务:每一条交易称为一个事务,例如示例1中的数据集就包含四个事务。 2、项:交易的每一个物品称为一个项,例如Cola、Egg等。 3、项...
    关联分析
        作用:提取出对数据中的变量之间的关系的最佳解释
       基本概念:
        1、事务:每一条交易称为一个事务,例如示例1中的数据集就包含四个事务。
      2、项:交易的每一个物品称为一个项,例如Cola、Egg等。
      3、项集:包含零个或多个项的集合叫做项集,例如{Cola, Egg, Ham}。
      4、k−项集:包含k个项的项集叫做k-项集,例如{Cola}叫做1-项集,{Cola, Egg}叫做2-项集。
      5、支持度计数:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几。例如{Diaper, Beer}出现在事务 002、003和004中,所以它的支持度计数是3。
      6、支持度:支持度计数除于总的事务数。例如上例中总的事务数为4,{Diaper, Beer}的支持度计数为3,所以它的支持度是3÷4=75%,说明有75%的人同时买了Diaper和Beer。
      7、频繁项集:支持度大于或等于某个阈值的项集就叫做频繁项集。例如阈值设为50%时,因为{Diaper, Beer}的支持度是75%,所以它是频繁项集。
      8、前件和后件:对于规则{Diaper}→{Beer},{Diaper}叫做前件,{Beer}叫做后件。
      9、置信度:对于规则{Diaper}→{Beer},{Diaper, Beer}的支持度计数除于{Diaper}的支持度计数,为这个规则的置信度。例如规则{Diaper}→{Beer}的置信度为3÷3=100%。说明买了Diaper的人100%也买了Beer。
      10、强关联规则:大于或等于最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则叫做强关联规则。关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
        11、频繁K项集:满足最小支持度阈值的K项集合。
     12、候选K项集:通过连接形成的K项集合。

    例子:
    交易号码  商品
    0 豆奶,莴苣
    1 莴苣,尿布,葡萄酒,甜菜
    2 豆奶,尿布,葡萄酒,橙汁
    3 莴苣,豆奶,尿布,葡萄酒
    4 莴苣,豆奶,尿布,橙汁
    一个项集的 支持度 被定义数据集中包含该项集的记录所占的比例。
    如上图中,{豆奶}的支持度为4/5,{豆奶,尿布}的支持度为3/5。
    支持度是针对项集来说的,因此可以定义一个最小支持度,而只保留满足最小值尺度的项集。
    可信度或置信度(confidence)是针对关联规则来定义的。
    规则{尿布}➞{啤酒}的可信度被定义为"支持度({尿布,啤酒})/支持度({尿布})",
    由于{尿布,啤酒}的支持度为3/5,尿布的支持度为4/5,所以"尿布➞啤酒"的可信度为3/4。
    这意味着对于包含"尿布"的所有记录,我们的规则对其中75%的记录都适用。

    1)Apriori算法
    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。更常用的是它的逆否命题,即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。
    步骤:
        1.先计算1项集的支持度,筛选出频繁1项集。
     2.然后排列组合出2项集,计算出2项集的支持度,筛选出频繁2项集。
     3.然后通过连接和剪枝计算出3项集,计算出3项集的支持度,筛选出频繁3项集。
     4.然后依次类推处理K项集,直到没有频繁集出现(具体例子参考首图)。
    优点:
         使用先验性质,大大提高了频繁项集逐层产生的效率;简单易理解;数据集要求低
    缺点:
         1、候选频繁K项集数量巨大。
      2、在验证候选频繁K项集的时候,需要对整个数据库进行扫描,非常耗时。 

    2)FP-growth算法
    参考:http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/17739247
    思想和算法步骤:遍历数据集中每个元素,获得每个元素出现的次数,然后根据元素出现的频率,去掉不满足最小支持度的元素项。获得过滤后的频繁项集,然后开始构建FP树。
         
    构建BP树的过程就是向树中添加频繁项集的过程,这就需要第二次遍历数据集,遍历数据集中元素时,这是只考虑频繁项集,对每个频繁项根据支持度递减的次序进行排序,然后使用排序后的频繁项集进行对树的填充,
       填充过程为:首先建一个空树,当遍历第一组频繁项集时,将所有项集填入树中,作为树的子节点(添的时候从上到下依次添入,比如下图中第一步add{z,r}),
       然后,再填入下一组频繁项集时,对每个频繁项有:遍历树中的每个元素,从上到下,从左到右,如果该频繁项已存在树的子节点中,只需将该子节点的频繁项数加1即可,
       如果该频繁项不存在树的子节点中,就将该频繁项添加到树中,作为新的子节点,接下来添加频繁项组的过程跟上述一样,直到将所有频繁项都添加到FP树中。
    应用场景:
         优化货架商品摆放,或优化邮寄商品目录的内容
      交叉销售和捆绑销售
      异常识别等
     
    优点:只进行2次数据集扫描而且不使用候选集,直接压缩数据集成一个频繁模式树(FP树),最后通过这个FP树生成频繁项集
    缺点:不适用于数据量很大情况

    牛奶,鸡蛋,面包,薯片
    鸡蛋,爆米花,薯片,啤酒
    鸡蛋,面包,薯片
    牛奶,鸡蛋,面包,爆米花,薯片,啤酒
    牛奶,面包,啤酒
    鸡蛋,面包,啤酒
    牛奶,面包,薯片
    牛奶,鸡蛋,面包,黄油,薯片
    牛奶,鸡蛋,黄油,薯片

    展开全文
  • 关联分析算法

    千次阅读 2014-10-16 11:14:33
    关联分析算法
    关联分析算法
        关联分析算法的应用非常广泛,它可以在大规模数据集中找出一组有关联的数据。例如:商品分析中,我们可以分析出哪些商品之间有购买的关联,也就是买了其中一个商品之后,顾客就很有可能买另外一个商品。
        频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合,那么如何评价这里的频繁程度呢?我们用支持度和可信度(置信度)来评价。一个项集的支持度指数据集中包含该项集的记录所占的比例,置信度为一个关联规则中这个关联成立的概率。举例来说:

    从图中可以看出:
    • 项集{豆奶}的支持度为4/5,项集{豆奶,尿布}的支持度为3/5,项集{尿布,葡萄酒}的支持度为3/5,项集{尿布}的支持度为4/5, 这样看来一个项集支持度的计算方法一目了然;
    • 关联规则{尿布->葡萄酒}的可信度等于:支持度({尿布,葡萄酒})/支持度({尿布})=3/4。

        但是,当物品的数据量增大的时候,使用上述遍历的方法是可以找到所有的可信度较高的关联规则,但是需要遍历的次数也是非常庞大的。此时出现了Apriori算法。
       需要注意的是,Apriori算法的作用只是发现一个数据集中哪些项集是频繁的。关联分析的目标处理发现频繁项集之外,还需要从它们中间获得关联规则。不过对于关联分析而言,发现频繁项集是主要的工作,之后的关联规则则计算每个规则的可信度即可。
        Apriori算法的原理:如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的;如果某个项集不是频繁的,那么它的所有子集也是非频繁的。利用这样的原理,我们便可以大幅度减少计算项集的个数。因为如果能推断出该项集不是频繁的,那么就没有必要计算其支持度和可信度了。《机器学习实战》中给出了一个很好的图示来解释Apriori的作用:

        Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。该算法的输入参数有两个:数据集和最小支持度。最小支持度一定要有,因为大于最小支持度的项集才能被认为是频繁项集。
         Apriori算法的过程:首先,我们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的要求,哪些不满足最小支持度的集合会被去掉,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,去掉不满足要求的项集。重复该过程直到生成了一个包含所有元素的项集。
        在找到了数据集中所有的频繁项集之后,我们需要从这些频繁项集中发现关联规则。就一个频繁项集中就可以产生好多个规则,所以如何减小需要计算规则的数量也是很重要的。这里我们可以借鉴Apriori的思想,如果某条规则不满足最小可信度的要求,那么该规则的所有子集也不会满足最小可信度的要求。
        比如,在频繁项集{0, 1, 2, 3}中,我们发现0,1,2->3规则不满足最小支持度的要求,那么我们就可以知道1,2->0,3, 01->23, 02->13, 0->123, 1->023, 2->013都不是关联的规则了。这样就减小了很多规则的判断。

        
        




    展开全文
  • 什么是关联分析

    万次阅读 2015-06-26 13:06:29
    引言:在认识什么是关联分析之前,先了解一下关联分析能用来干什么吧: 示例1:如下是一个超市几名顾客的交易信息。 TID Items 001 Cola, Egg, Ham 002 Cola, Diaper, Beer 003 Cola, Diaper, Beer, Ham...

    引言:

    在认识什么是关联分析之前,先了解一下关联分析能用来干什么吧:

    示例1:如下是一个超市几名顾客的交易信息。

    TID Items
    001 Cola, Egg, Ham
    002 Cola, Diaper, Beer
    003 Cola, Diaper, Beer, Ham
    004 Diaper, Beer

    TID代表交易流水号,Items代表一次交易的商品。

    我们对这个数据集进行关联分析,可以找出关联规则{Diaper}→{Beer}。
    它代表的意义是:购买了Diaper的顾客会购买Beer。这个关系不是必然的,但是可能性很大,这就已经足够用来辅助商家调整Diaper和Beer的摆放位置了,例如摆放在相近的位置,进行捆绑促销来提高销售量。

    所以,关联分析的任务就是从数据集中挖掘出频繁项集,然后从频繁项集中提取出事物之间的强关联规则,辅助决策。


    各种定义:

    1、:每一条交易称为一个事务,例如示例1中的数据集就包含四个事务。
    2、:交易的每一个物品称为一个项,例如Cola、Egg等。
    3、:包含零个或多个项的集合叫做项集,例如{Cola, Egg, Ham}。
    4、k:包含k个项的项集叫做k-项集,例如{Cola}叫做1-项集,{Cola, Egg}叫做2-项集。
    5、:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几。例如{Diaper, Beer}出现在事务002、003和004中,所以它的支持度计数是3。
    6、:支持度计数除于总的事务数。例如上例中总的事务数为4,{Diaper, Beer}的支持度计数为3,所以它的支持度是3÷4=75%,说明有75%的人同时买了Diaper和Beer。
    7、:支持度大于或等于某个阈值的项集就叫做频繁项集。例如阈值设为50%时,因为{Diaper, Beer}的支持度是75%,所以它是频繁项集。
    8、:对于规则{Diaper}→{Beer},{Diaper}叫做前件,{Beer}叫做后件。
    9、:对于规则{Diaper}→{Beer},{Diaper, Beer}的支持度计数除于{Diaper}的支持度计数,为这个规则的置信度。例如规则{Diaper}→{Beer}的置信度为3÷3=100%。说明买了Diaper的人100%也买了Beer。
    10、:大于或等于最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则叫做强关联规则。关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。

    我们容易发现,如果一个项集是频繁项集,则它的子项集也都是频繁项集。如果一个项集是非频繁项集,则它的超集也一定是非频繁项集。(可用反证法证明,此处略)
    例如{Diaper, Beer}是频繁项集,则{Diaper}、{Beer}也都是频繁项集。
    例如{Egg}是非频繁项集,则{Cola, Egg}也是非频繁项集。


    关联分析:

    关联分析分为两个步骤:
    <1> 利用支持度找出数据集中的频繁项集。
    <2> 利用置信度从频繁项集中提取出强关联规则。

    频繁项集的挖掘:

    Apriori算法:

    Apriori算法的思路是先找出候选项集,然后根据最小支持度阈值筛选出频繁项集。
    例如先找出所有1-项集,然后筛选出里面的频繁1-项集; 根据频繁1-项集生成候选2-项集,然后筛选出里面的频繁2-项集; 再根据频繁2-项集生成候选3-项集,从里面筛选出频繁3-项集;·······

    Apriori算法的缺点是需要不断扫描数据集,不断地求候选项集的支持度从而判断它是否是频繁项集。当数据集很大的时候,这种算法的效率将会非常低。
    更多关于Apriori,请见Apriori算法的介绍

    FP-Growth算法:

    FP-Growth算法只需要扫描两次数据集。它的思想是把构造一棵FP-Tree,把数据集中的数据映射到树上,再根据这棵FP-Tree找出所有频繁项集。
    更多关于FP-Growth,请见FP-Growth算法的介绍FP_Growth算法python实现


    关联规则的生成:

    从步骤一已经得到了频繁项集,而此时的任务就是在频繁项集里面挖掘出大于最小置信度阈值的关联规则。
    怎么挖呢?把频繁项集分成前件和后件两部分,然后求规则前件→后件的置信度,如果大于最小置信度阈值,则它就是一条强关联规则。
    但是把频繁项集分成前件和后件的情况有很多,我们可以对其进行一些优化。


    附加:

    此处是针对购物篮示例来介绍关联分析,购物篮信息属于布尔型的,而现实生活中许多事物都是数值量化的,例如{购买1个时钟}→{购买2块电池}。
    另外,对于产生的强关联规则,并不是全部都是有价值的,还需要对关联规则进行评价。
    更多内容后续再补上。


    转载请注明出处,谢谢!(原文链接:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46648965
    展开全文
  • 一、矩阵关联分析(象限分析法) 定义 将事物的两个重要指标作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析(或象限分析)。 作用 (1)将有相同特征的事件...

    一、矩阵关联分析(象限分析法)

    1. 定义
      将事物的两个重要指标作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析(或象限分析)。

    2. 作用
      (1)将有相同特征的事件进行归因分析,总结其中的共性原因;
      (2)建立分组优化策略;

    3. 应用场景
      只要两个指标之间线性无关且放在一起有意义都可以用象限分析 。如:转化率和客单价, 售罄率和单款产出,单款库存深度(数量)和 上新款数。
      (1)每次营销活动的点击率和转化率
      在这里插入图片描述
      (2) 用户对产品重要性和满意度
      在这里插入图片描述

    4. 举例实现
      通过一个简单案例,对各种渠道的销售额及毛利率进行矩阵关联分析项目,建立分组优化策略
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述分别结算出两组特征的平均值,然后将坐标轴位置移动到另一个特征平均值的位置(本例中销售额平均值=166371,毛利率平均值=491)
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      纵坐标操作与横坐标操作步骤相同,然后再将横纵格栅右键删除
      在这里插入图片描述

    至此,矩阵关联分析的主要步骤已经完成,剩下的渲染设计工作,就见仁见智了!!!

    展开全文
  • 灰色关联分析的基本思想: 根据序列曲线的几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。 应用: 1.进行系统分析。 1.画统计图分析。 2.确定分析序列。 母序列,又称参考序列,类似于因变量Y。 子序列,又称...
  • 【数据挖掘】关联规则之灰色关联分析

    千次阅读 多人点赞 2019-01-24 17:52:39
    灰色关联分析法 利用灰色关联分析的九个步骤: 1.根据分析目的确定分析指标体系,收集分析数据。  设n个数据序列形成如下矩阵:   其中m为指标的个数, 2.确定参考数据列 参考数据列应该是一个理想的比较...
  • 灰色关联分析在系统分析上的应用

    千次阅读 2021-01-28 11:34:54
    灰色关联分析 一、概述 在抽象系统中有多种因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势,人们希望知道在众多的因素中,哪些是主要因素,哪些因素对系统发展影响大,哪些因素需要强化,哪些因素需要加以抑制...
  • Apriori算法--关联分析算法(一)

    万次阅读 多人点赞 2017-10-16 15:49:49
    在实际生产生活我们经常会遇到一些“关联分析”(Association Analyse)的任务。举几个实际例子。1.人们的购物清单里面的各个商品有没有什么关联呢?就像下面这个购物清单写的那样子,右边是各个顾客所买的东西。 有...
  • 关联分析(一)

    千次阅读 2016-10-11 10:19:01
    关联分析是数据挖掘中很重要的一类技术,其实就是挖掘事物之间的联系。关联分析研究的关系有两种:简单关联关系和序列关联关系。简单关联关系经典的购物篮分析中有个例子说,购买面包的顾客中80%会购买牛奶。面包和...
  • Apriori算法进行数据关联分析

    千次阅读 2016-07-16 21:38:17
    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...
  • 灰色关联分析法步骤

    千次阅读 2018-10-06 16:44:00
    sxts=1538121950212 利用灰色关联分析的步骤是: 1.根据分析目的确定分析指标体系,收集分析数据。 设n个数据序列形成如下矩阵: 其中m为指标的个数,...
  • 通过关联分析,挖掘不同产品间的联系,以能更好地分析客户需求,提高销量。 一、示例数据 (1)销售明细表,包含字段:销售日期、员工工号、货号、销售单编号、销量、销售额、会员ID (2)产品信息表,包括...
  • [数学建模]灰色关联分析--系统分析

    千次阅读 多人点赞 2021-02-01 11:19:10
    建模算法整理,文章主要介绍了 灰色关联分析 参考学习资料:清风数学建模 其他资源:2016到2020美赛o奖论文=== 姜启源 司守奎电子书===论文模板 ====算法代码 如果需要可私信或者评论
  • 无监督学习——关联分析

    千次阅读 2018-07-15 20:43:33
    1.1. 关联分析1.1.1. Apriori算法(先验算法)关联分析(Association Analysis):在大规模数据集中寻找有趣的关系。频繁项集(Frequent Item Sets):经常出现在一块的物品的集合。关联规则(Association Rules)...
  • 关联分析是数据挖掘的本质

    千次阅读 2009-02-10 16:07:00
    一般教科书上讲数据挖掘技术,主要讲关联规则、...数据分析找出一个参量与另外参量的关联,很多时候是想进行因果关联分析,即通过数量关联、时序关联的分析进行原因关联分析,而购物篮分析应用只是关联分析的典型应用。
  • R语言关联分析之啤酒和尿布

    千次阅读 2018-01-12 16:58:17
    关联分析 概述 啤酒和尿布的故事,我估计大家都听过,这是数据挖掘里面最经典的案例之一。它分析的方法就关联分析关联分析,顾名思义,就是研究不同商品之前的关系。这里就发现了啤酒和尿布这两个看起来...
  • 灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)原理详解

    万次阅读 多人点赞 2018-12-29 02:22:18
    灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA),是一种多因素统计分析的方法。简单来讲,就是在一个灰色系统中,我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱,再直白一点,就是说:我们...
  • 灰色关联分析   灰色关联分析的基本思想 是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之则越小。   此方法可用于 进行系统分析,也可应用于对问题 进行...
  • 数学建模学习笔记:灰色关联分析

    千次阅读 2020-04-22 21:28:01
    灰色关联分析概述 系统分析:一般的抽象系统包含很多影响因素,多种因素的共同作用结果决定了该系统的发展态势。如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等等。 多因素之间的分析:哪些是主...
  • 一个实例带你搞懂Apriori关联分析算法

    千次阅读 多人点赞 2020-05-31 16:13:01
    关联分析算法 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。 附算法分析以及详细代码示例
  • 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题: 1. 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价。 2. 所发现的某些模式可能是假的,因为它们可能是偶然发生的...
  • 今天学了灰色关联分析算法的matlab实现。 还是老规矩,来介绍介绍介绍灰色关联分析及其在数数学建模中的应用。 (这里强调一下,清风老师说若是参加美赛,千万不要用灰色关联分析) 灰色关联分析百度定义: 灰色...
  • 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或者关联规则学习。 一、关联分析 频繁项集:经常出现在一块的集合。 关联规则:按时两种物品之间可能存在很强的关系。 支持度:一个项集的支持度被定义为...
  • SEAndroid安全机制中的进程安全上下文关联分析

    万次阅读 多人点赞 2014-07-28 00:59:17
    但是在SEAndroid中,除了要给文件关联安全上下文外,还需要给进程关联安全上下文,因为只有当进程和文件都关联安全上下文之后,SEAndroid安全策略才能发挥作用。也就是说,当一个进程试图访问一个文件时,SEAndroid...
  • 使用Apriori算法进行关联分析

    千次阅读 2014-07-30 15:14:43
    这就是关联分析中最有名的例子。 1、什么是关联分析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 set):是经常...
  • 核典型关联分析(KCCA)算法原理

    万次阅读 2015-07-24 16:34:02
    Kernel Canonical Correlation Analysis 1、CCA的不足 ...KCCA是把核函数的思想引入CCA中,思想是把低维的数据映射到高维的特征空间(核函数空间),并通过核函数方便地在核函数空间进行关联分析
  • 关联分析(从基础到高级)

    千次阅读 2015-08-12 15:50:58
    关联规则
  • 前面的文章中学习了关联分析算法,于是想把分析结果以一种直观、形象的方式展现出来,于是用到了ECharts的关系图,作为JS小白,先从关系图的基本属性学起吧。 1、关系图的一些主要配置项 series-graph.type= '...
  • MWAS简介微生物组关联分析(Microbiome/Metagenome-wide association studies , MWAS)是指捕获多维尺度上的互作作用,从而提供捕获复杂作用关系的方法,该方法切实可行的预测微生物组和疾病状态的关系。就是不做任何...
  • 灰色关联分析主要有两个作用,一是进行系统分析,判断影响系统发展的因素的重要性。第二个作用就是用于综合评价问题,给出研究对象或者方案的优劣排名。 不过这里我只能简单介绍一下,更加深入的原理,可能需要我...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 250,730
精华内容 100,292
关键字:

关联分析的作用