步骤： （一） 选择数据源 （二）选择要分析的字段 （三）选择需要的关联规则算法 （四）点击start运行 （五） 分析结果 算法选择： Apriori算法参数含义 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 ...

　　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 ...

　　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 ...

可提前了解啤酒尿布的小故事 1）若两个或者多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 2）关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在以西购买活动中所买不同商品的关联性。（不用考虑具体的指标，只考虑频繁） 3）”在购买计算机的顾客中，有30%的人也同时购买了打印机 ...

关联规则：评定规则的标准 支持度：规则前项LHS和规则后项RHS所包括的商品都同时出现的概率，LHS和RHS商品的交易次数/总交易次数。 置信度：在所有的购买了左边商品的交易中，同时又购买了右边商品的交易机率，包含规则两边商品的交易次数/包括规则左边商品的交易次数。 提升度（有这个规则 ...

关联规则（AssociationRules），无监督学习方法，用于知识发现。 其可以用于给数据进行标注，但缺点是其结果难以进行评估。 关联规则的最经典的案例就是购物篮分析。同样也可用于电影推荐、约会网站或者药物间的相互副作用。 关联规则首先定义：为项集（items），其中为项 ...