前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘. weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释.关系名.属性名.数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@

数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法 绪 继续数据挖掘方面算法的讲解,前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现.此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法.有关论文后期进行补充.实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致,首先实现简单的GSP算法,通过认真阅读源码,在理解的基础之上进行优化.优化后的算法将在性能方面与原算法进行对比,以此突出此算法的优良性能.下面进行简要介绍: 原理介绍 GSP算法是一种非常有效的序列模式挖掘算法,该算法使用一种称作为逐层搜索的

数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法 绪 继续数据挖掘方面算法的讲解,前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现.此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法.有关论文后期进行补充.实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致,首先实现简单的GSP算法,通过认真阅读源码,在理解的基础之上进行优化.优化后的算法将在性能方面与原算法进行对比,以此突出此算法的优良性能.下面进行简要介绍: 原理介绍 GSP算法是一种非常有效的序列模式挖掘算法,该算法使用一种称作为逐层搜索的

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining): 频繁项集挖掘是通常是大规模数据分析的第一步,多年以来它都是数据挖掘领域的活跃研究主题.建议用户参考维基百科的association rule learning 了解更多信息.MLlib支持了一个并行的FP-growth,FP-growth是很受欢迎的频繁项集挖掘算法.   FP-growth: FP-growth算法在论文Han et al., Mining frequent patterns without candidate

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法 绪 近期在写论文方面涉及到了数据挖掘,需要通过数据挖掘方法实现软件与用户间交互模式的获取.分析与分类研究.主要涉及到关联规则与序列模式挖掘两块.关联规则挖掘使用基于有趣性度量标准的FP-Growth算法,序列模式挖掘使用基于有趣性度量标准的GSP算法.若想实现以上优化算法,首先必须了解其基本算法,并编程实现.关键点还是在于理解算法思想,只有懂得了算法思想,对其进行优化操作易如反掌.源代码方面,其实是自己从网络中查找并进行阅读,在理解的基础上进行优

序列模式挖掘是从序列数据库中发现频繁子序列作为模式. 子序列与频繁序列 了解了序列数据的概念,我们再来看看上面是子序列.子序列和我们数学上的子集的概念很类似,也就是说,如果某个序列A所有的项集在序列B中的项集都可以找到,则A就是B的子序列.当然,如果用严格的数学描述,子序列是这样的: 对于序列A={a1,a2,...ana1,a2,...an}和序列B={b1,b2,...bmb1,b2,...bm},n≤mn≤m,如果存在数字序列1≤j1≤j2≤...≤jn≤m1≤j1≤j2≤...≤jn≤m

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器——apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apache日志: 211.87.152.44 – - [

一.时间序列数据挖掘 时间序列是数据存在的特殊形式,序列的过去值会影响到将来值,这种影响的大小以及影响的方式可由时间序列中的趋势周期及非平稳等行为来刻画.一般来讲,时间序列数据都具有躁声.不稳定.随机性等特点,对于这类数据的预测方法目前主要有自动回归滑动平均(ARMA)和神经网络等,但这些方法有一些缺点是很难克服的,ARMA包含的是线性行为,对于非线性的因素没有包含;而神经网络的结构需要事先指定或应用启发式算法在训练过程中修正;同时神经网络得到的解是局部最优而非全局最优.比较而言支持向量机( S

前面我们讲到频繁项集挖掘的关联算法Apriori和FP Tree.这两个算法都是挖掘频繁项集的.而今天我们要介绍的PrefixSpan算法也是关联算法,但是它是挖掘频繁序列模式的,因此要解决的问题目标稍有不同. 1. 项集数据和序列数据 首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同,如下图所示. 左边的数据集就是项集数据,在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了,每个项集数据由若干项组成,这些项没有时间上的先后关系.而右边的序列数据则不一样,它是由若干数据项集组成的序列.比如第一个序

序贯模型=关联规则+时间因素. 了解这个模型可以参考李明老师的<R语言与网站分析 [李明著][机械工业出版社][2014.04][446页]>,第九章,第二节的"序列模型关联分析". 以下贴一个网络中关于序贯模型,R语言的arulesSequences包:转载于网易博客:Tony Woo __________________________________________________________________________________________ 今天下

序列模式分析算法GSP的实现 一.算法简介 序列模式定义:给定一个由不同序列组成的集合,其中,每个序列由不同的元素按顺序有序排列,每个元素由不同项目组成,同时给定一个用户指定的最小支持度阈值,序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列,即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值. GSP是序列模式挖掘的一种算法.其主要实现步骤描述如下: 1)扫描序列数据库,得到长度为1的序列模式L1,作为初始的种子集 L1 C2 L2 C3 L3 C4 L4  -- 2)根据长度为i 的种子集Li 

预测流程 确定主题.指标.主体.精度.周期.用户.成本和数据七要素. 收集数据.内容划分.收集原则. 选择方法.主要方法有自相关分析.偏相关分析.频谱分析.趋势分析.聚类分析.关联分析.相关分析.互相关分析.典型相关分析.对应分析等. 分析规律.常见的规律有趋势性.周期性.波动性.相关性.相似性.项关联性.段关联性. 建立模型.特征构建.特征选择.算法选择(可理解性.性能.数据要求).构建模型(分割数据集).测试模型.模型优化.评估效果.发布模型. 分析方法 自相关分析,同一时间序列在不同时刻的

前段时间,由于项目中用到了序列挖掘的算法,师兄推荐我用用SPMF.在此做个记录. 首先简单介绍一下SPMF: SPMF是一个采用Java开发的开源数据挖掘平台. 它提供了51种数据挖掘算法实现,用于: 序列模式挖掘, 关联规则挖掘, frequent itemset 挖掘, 顺序规则挖掘, 聚类 HOME PAGE:http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ 首先还是学习一下序列挖掘的有关概念: 所谓序列模式,我的定义是:在一组有序的数据列组成的数据

数据分析重要步骤: 1.数据获取  可以进行人工收集获取部分重要数据 可以在各个数据库中导出数据 使用Python的爬虫等技术 2.数据整理  从数据库.文件中提取数据,生成DataFrame对象 采用pandas库读取文件 3.数据处理数据准备: 对DataFrame对象(多个)进行组装.合并等操作 pandas操作 数据转化: 类型转化.分类(面元等).异常值检测.过滤等 pandas库的操作 数据聚合: 分组(分类).函数处理.合并成新的对象 pandas库的操作 4.数据可视化  将pa

18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学.目前追加了其他的一些经典的DM算法,在others的包中涉及聚类,分类,图算法,搜索算等等,没有具体分类.   C4.5 C4.5算法与ID3算法一样,都是数学分类算法,C4.5算法是ID3算法的一个改进.ID3算法采用信息增益进行决策判断,而C4.5采用的是增益率. CART CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的

Intel® 82599 10 GbE Controller Datasheet 15.0 Glossary and Acronyms 术语表 缩写 英文解释 中文解释 1 KB A value of 1 KB equals 1024 bytes. 1's complement A system k

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且