1 Apriori介绍 Apriori算法使用频繁项集的先验知识,使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于探索(k+1)项集.首先,通过扫描事务(交易)记录,找出所有的频繁1项集,该集合记做L1,然后利用L1找频繁2项集的集合L2,L2找L3,如此下去,直到不能再找到任何频繁k项集.最后再在所有的频繁集中找出强规则,即产生用户感兴趣的关联规则. 其中,Apriori算法具有这样一条性质:任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的.因为假如P(I)< 最小支持度阈值,当有元素A添加到I中时,结果项…

apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法,我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解.因此,本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤. 下面这个表格是代表一个事务数据库D,其中最小支持度为50%,最小置信度为70%,求事务数据库中的频繁关联规则. Tid 项目集 1  面包,牛奶,啤酒,尿布 2  面包,牛奶,啤酒 3  啤酒,尿布 4  面包,牛奶,花生 apriori算法的步骤如下所示: (1)生成候选频繁1-项目集C1={{面包},{牛奶},{…

前言:这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售.但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了.这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道.原来,美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布.而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的. 是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢?正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的分析,才发…

购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模(将Excel中的数据写入到MongoDB数据库), 2 从数据库中读取数据进行分析. Excel文件http://download.csdn.net/detail/artscrafts/6805689 案例配置文件 setting.py data_source = 'supermarket.xls'…

1 Apriori介绍 Apriori算法使用频繁项集的先验知识,使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于探索(k+1)项集.首先,通过扫描事务(交易)记录,找出所有的频繁1项集,该集合记做L1,然后利用L1找频繁2项集的集合L2,L2找L3,如此下去,直到不能再找到任何频繁k项集.最后再在所有的频繁集中找出强规则,即产生用户感兴趣的关联规则. 其中,Apriori算法具有这样一条性质:任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的.因为假如P(I)< 最小支持度阈值,当有元素A添加到I中时,结果项…

摘要: Apriori算法是产生k项高频项目组的一般手段.算法概要:首先产生k项高频项目集合Lk,自身链接形成k+1项的项目结合C(k+1),然后剪枝(去掉以前去掉的不满足支持度的高频),生成K=1项高频项目集合L(k+1) 1 早些时候写过关于购物篮分析的文章,其中提到了C5.0和Apriori算法,没有仔细说说这算法的含义,昨天写了一下关联分析的理论部分,今天说说关联分析算法之一的Apriori算法,很多时候大家都说,数据分析师更多的是会用就可以了,不必纠结于那些长篇累牍的理论,其实我觉得还…

Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做一些决策.比如在常见的超市购物数据集,或者电商的网购数据集中,如果我们找到了频繁出现的数据集,那么对于超市,我们可以优化产品的位置摆放,对于电商,我们可以优化商品所在的仓库位置,达到节约成本,增加经济效益的目的.下面我们就对Apriori算法做一个总结. 1. 频繁项集的评估标准 什么样的数据才是频繁项集呢?也许你会说,这还不简单,肉眼一扫,一起出现次数多的数据集就是频繁项…

一.Apriori算法性质 性质一: 候选的k元组集合Ck中,任意k-1个项组成的集合都来自于Lk. 性质二: 若k维数据项目集X={i1,i2,-,ik}中至少存在一个j∈X,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则X不是频繁项集.即若Lk-1中有一个元素C包含一个项目i,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则所有Lk-1与C中元素连接生成的候选k维数据项集不可能是频繁项目集. eg.购物篮中的任意一个项,如果它没有出现在至少本篮中两个项组成的至少两个频繁项对中,那么它不会是本篮中频繁三元组中…

适用场合 Apriori算法包含两部分内容:1,发现频繁项集 2,挖掘关联规则. 通俗地解释一下,就是这个意思:1.发现哪些项目常常同时出现 2.挖掘这些常常出现的项目是否存在“如果A那么B”的关系. 举个例子:网店购物订单常常会出现这样一种情况:那就是某几种物品常常一起买.比如锅和铲子.手机和手机壳等就会常常出现在同一个订单中,因此挖掘出哪些项目常常同时出现就是1中的问题.再进一步,对于这些常常出现的频繁项集,如果能挖掘出“若A则B”的更强关系,那就更好了.比如买了手机的常常会再买个手机壳,但…

第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 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(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 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(associati analysis) 或者 关联规则学习(association rule…