购物篮分析： Apriori算法： 参数设置： 1.car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2. classindex 类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 3. delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求 ...

　　相对于机器学习，关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘。 1）　测试文档中调用weka的关联规则apriori算法，如下 步骤 1 读取数据集data，并提取样本集instances 2 离散化属性Discretize 3 创建Apriori ...

一、概述 　　关联规则是发现事物之间的关系的分析过程，关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行 ...

机器学习笔记之关联规则 一、关联规则概述 1.1 关联规则 关联规则（Association Rules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设 ...

声明： 　　机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结，其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的。 目录： 什么是关联规则 关联规则中的必须知道的概念 关联规则的实现过程 关联规则的核心点——如何生成频繁项集（Apriori算法） 关联规则的核心点 ...

　　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 ...

关联分析 1) 关联模型的部分局限有哪些？ 在关联模型中一般需要寻找频繁项集，这就有可能产生大量的候选集，需要重复扫描数据库并计算候选集中每个候选项集的支持度，无法对稀有的信息进行分析，开销大。 2) 什么是关联系数？ 如何解读？ 相关系数 ...

关联规则的可视化 我们尝试用图形的方式更直观地显示出关联分析结果，这里需要用到R的扩展软件包arulesViz。 rules5<-apriori(Groceries,parameter = list(supp=0.002,conf=0.5)) rules5 #显示生成的关联规则 ...