书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则. 发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则. 所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集.比如有一个频繁项集{底板,胶皮,胶水},那么一个可能的关联规则是{底板,胶皮}→{胶水},即如果客户购买了底板和胶皮,则该客户有较大概率购买胶水.这个频繁项集可以推导出6个关联规则: {底板,胶水}→{胶皮}, {底板,胶皮}→{胶水}, {胶皮,胶水}→{底板}, {底板}→{胶水, 胶皮}, {胶水}→{底板…

大型超市有海量交易数据,我们可以通过聚类算法寻找购买相似物品的人群,从而为特定人群提供更具个性化的服务.但是对于超市来讲,更有价值的是如何找出商品的隐藏关联,从而打包促销,以增加营业收入.其中最经典的案例就是关于尿不湿和啤酒的故事.怎样在繁杂的数据中寻找到数据之间的隐藏关系?当然可以使用穷举法,但代价高昂,所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案.Apriori就是其中的一种关联分析算法. 基本概念 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法.这些关系可以有两种形式:频繁项…

关联分析 是无监督讯息算法中的一种,Apriori主要用来做_关联分析_,_关联分析_可以有两种形式:频繁项集或者关联规则.举个例子:交易订单 序号 商品名称 1 书籍,电脑 2 杯子,手机,手机壳,盘子 3 古筝,手机,手机壳,玻璃 4 手机,玻璃 5 电视,手机,手机壳 频繁项集:{ 古筝,手机,手机壳,玻璃}就是一个例子. 关联规则:手机->手机壳,买手机很大概率会买手机壳. 关联分析使用的思路 无论是频繁项集还是关联规则,都是需要看发生的频率,比如有手机就有手机壳的概率,如果这个比率超过…

二.Apriori算法 上文说到,大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步: 频繁项集产生,其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集,称为频繁项集(frequent itemset). 规则产生,其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则,称为强规则(strong rule).通常频繁项集的产生所需的计算远大于规则产生的计算花销. 我们发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度.但是工作量比较大.另外有几种方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度. 减少候选项集…

三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree.FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集,而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集.FP-tree算法的过程为: 首先对事务中的每个项计算支持度,丢弃其中非频繁的项,每个项的支持度进行倒序排序.同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序. 根据每条事务中事务项的新顺序,依此插入到一棵以Null为根节点的树中.同时记录下每个事务项的支持度.…

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加.这家超市的名字叫做沃尔玛. 你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒.但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则.接下来就来介绍下如何使用Apriori算法,来找到物品之间的关联规则吧. 一. 关联分析概述 选…

------------恢复内容开始------------ 一. Apriori关联分析概述 选择物品之间的关联规则也就是要找出物品之间的关系,要找到这种关系有两步 找出频繁一起出现的物品集的集合,我们称之为频繁项集,比如一个超市的频繁项集可能有{{啤酒,尿布}{鸡蛋,牛奶}{香蕉,苹果}} 在频繁项集的基础上,使用关联规则算法找出其中的关联结果 也就是先找到频繁项集,再根据关联规则再找出关联物品 二. 关联分析的几个概念 这里有一份交易记录 编号 0 1 2 3 4 5 购买商品集合 {牛奶…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…