文章目录1 理论知识1.1 支持度、置信度、提升度1.2 Apriori算法1.3 FP-Growth算法2 导包3 数据预处理4 挖掘关联规则Apriori算法FP-Growth算法 1 理论知识1.1 支持度、置信度、提升度Support（支持度）：表示某个项集出现的频率，也就是包含该项集的交易数与总交易数的比例。例如P(A)表示项集A的比例，表示项集A和项集B同时出现的比例。Confide
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2023-08-21 15:55:48
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关联规则挖掘是大数据分析与挖掘的基础，通过在大量数据中挖掘数据项之间的强关联关系，可以得到很多有趣而且有价值的信息。01、基本概念1、关联规则的挖掘是在大量数据的基础上，通过分析哪些数据项频繁地一起出现，可以得到很多频繁一起出现的数据项集合。2、根据频繁项集的元素个数X，将频繁项集称为频繁k-项集。3、项集X的支持度计数4、设计集合中事务的总数为N，则项集的支持度定义为5、最小支持度（minsup
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2024-01-11 14:26:40
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1 Introduction1.1 Problem 频繁模式是频繁出现在数据集中的模式，对于数据分类、聚类、和其他数据挖掘任务有极大的帮助，频繁模式的挖掘成为了一项重要的数据挖掘任务和数据挖掘关注的主题。本次实验应用不同的频繁模式挖掘的算法（Apriori, FP-Growth, Dummy）对于购物数据以及用户计算机使用数据进行挖掘，以期发现其中有趣的关联规则。1.2 Datase
这次我们来用数据挖掘的方法来进行商品关联规则挖掘具体文件与源代码可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/MeachineLearning-Case数据初探# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdinputfile = '../data/GoodsO...
原创
2021-07-15 11:31:42
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关联规则，肯定很多人都听说过：一个男士买尿布时顺带买啤酒的事情；
具体事物之间真的是否具有关联，有多大的关联，这就是本篇博客需要分享学习的知识。其实现实生活当中，运用到关联规则的例子有很多：首先就是购物、推荐系统、文本词汇间关联分析等等；在这里以超市购物为例进行具体讲解：在这里x,y就是购买的部分商品，I表示所有的商品；其含义就是购买商品x与购买商品y之间的关联关系；同时在这里引入对规则定
今天为大家介绍数据挖掘的常用方法。首先，想问大家一个问题，什么是数据挖掘呢？ 1.从技术角度看，数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。2.从商业应用角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取
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2024-01-11 16:44:55
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数据化审计：问题导向、应用至上、解决痛点内容摘要 交易者账户和其控制的“影子账户”往往在时、空上有一定频率的交集。从交易数据中，找到这些频繁出现的交易集合，也就能找到相应的“影子账户”。数据挖掘中的关联规则挖掘就是这样一种挖掘频繁集的算法，可以让“影子账户”无所遁形。好久不发技术贴，晚上被问到，就整理了下发出来。代码很粗糙，专业人士请忽略！重要声明本文中的所有信息和数据都是虚拟的，仅为说明数据
一、关联规则简述关联规则是一种在大型数据库中发现事物之间相关性的方法，这里的事物有产品、 事件，比如什么商品会被一起购买。当某件事发生时，其他事件也会发生，这种联系称为关联。所谓关联分析，就是指如果两个事物或者多个事物之间存在-定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测，它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的规律和相关关系，根据 挖掘结果，设计促销组合方案，实现销量的提升。比较常见的场景就是“购
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2023-12-21 13:28:07
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目录一、序言二、构造FpTree Step 1：扫描数据记录，生成一级频繁项集，并按出现次数由多到少排序，如下所示： Step 2：再次扫描数据记录，对每条记录中出现在Step 1产生的表中的项，按表中的顺序排序。初始时，新建一个根结点，标记为null； （1）第一步构造（2）第二步构造 （3）第三步构造（4）最终 三、利用FpTree挖掘频繁项集
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2023-09-26 19:06:29
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目录一、算法定义二、经典例子三、定义阐述1、项集（Itemset）2、事务T与事务集D3、支持度计数（Support count）4、支持度（Support）5、频繁项集（Frequent Itemset）6、关联规则7、置信度（Confidence）8、关联规则挖掘问题四、挖掘关联规则（Mining Association Rules）1、频繁项集产生（Frequent Itemset Gene
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2023-12-26 16:03:36
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目录数据初步认识关联规则算法算法介绍python导入库函数来实现python自定义算法实现 数据初步认识 根据顾客实际购买行为数据（值为1表示购买了该种商品；值为0表示未购买该种商品），分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时，是否存在购买行为上的关联。保存至sale.csv文件进行读取如图所示查看数据
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2023-09-19 08:43:35
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目录1 关联规则挖掘概念2 关联规则基本模型2.1 基本概念2.2 关联规则的挖掘步骤3 Apriori算法3.1 介绍 3.2 实现步骤3.3 伪代码1 关联规则挖掘概念一、定义关联规则反映一个事物与其它事物之间的依赖和相互关联性。经典例子为购物篮分析，通过分析购物篮数据来分析顾客经常同时购买哪些商品（购买习惯）。这是BI(Business Intelligence)的一项应用。二、目
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2023-11-17 23:52:07
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关联数据挖掘
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2018-08-28 10:25:43
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文章目录1. 什么是关联规则2. 关联规则中的一些概念2.1 名词2.2 强关联规则3. 关联分析过程3.1 寻找频繁项集3.1.1 不使用 Apriori 算法生成频繁项集3.1.2 使用 Apriori 算法生成频繁项集3.1.2.1 Apriori 算法原理解释3.1.2.2 Apriori 算法步骤3.2 生成关联规则4. 总结和展望5. 参考链接6. 授课时注意 1. 什么是关联规则
简介关联规则作为机器学习算法中的一个分类，其目的是在数据集中找出两个变量之间的关联关系，且这种相关关系在数据集中不能直观展现出来。关联规则的分类1、按处理的变量布尔型：买啤酒=>买尿布数值型：月收入5000元=>每月交通费8002、按资料的抽象层次单层关联规则：IBM台式机=>Sony打印机，一个细节数据上的单层关联规则；多层关联规则：台式机=>sony打印机,，较高和细节
3.2 关联规则分析关联规则分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。比较常用的算法是Apriori算法和FPgrowth算法。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联规则分析的目的是找出数据库中隐藏的关联，并以规则的形式表达出来，这就是关联规则，其
一. 关联规则挖掘概念及实现过程1.关联规则 关联规则（Association Rules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。
文章目录Association Rules Mining频繁集挖掘（Frequent Set Mining)、Aporiori算法理论Aporiori算法实战（python版本) Association Rules Mining 关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关
一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在移动通
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2023-10-04 23:10:20
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实验一 有趣的频繁项集
案例简介：
有时我们并不想寻找所有频繁项集,而只对包含某个特定元素项 的项集感兴趣。我们会寻找毒蘑菇中的一些公共特征,利用这些特征 就能避免吃到那些有毒的蘑菇。UCI 的机器学习数据集合中有一个关于肋形蘑菇的 23 种特征的数据集,每一个特征都包含个标称数据值。我们必须将这些标称值转化为一个集合。幸运的是,已经有人已经做 好
