数据挖掘——关联算法
一、概念 关联（Association） 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则（AR，Assocaition Rules） 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。（购物篮分析） 协同过滤（CF，Collaborative Filtering ...
原文：关联挖掘和Aprioir算法
Apriori算法 优点：易编码实现 缺点：在大数据集上可能较慢 适用数据类型：数值型或者标称型 算法过程: 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思的关系的任务，这里的有意思的关系有两种：频繁项集 frequent item sets 或关联规则 association rules 。支持度 support ：一个项集的支持度被定义为数据集中该项集的记录所占的比例。置信度 confidence ...
2014-12-08 00:27 0 3316 推荐指数：
相关推荐
关联规则挖掘算法之Apriori算法
Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 关于这个算法有一个非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒 ...
关联规则挖掘理论和算法
诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作涉及关联规则的挖掘理论的探索、原有算法的改进和新算法的设计、并行关联规则挖掘（Quantitive Association Rule Mining）等问题。 内容提要 基本概念与解决方法 经典的频繁项目集生成算法 ...
关联规则挖掘-Apriori算法
1. 搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度；2. Apriori 算法的工作原理；3. 在实际工作中，我们该如何进行关联规则挖掘。 一、搞懂关联规则中的几个概念(支持度、置信度、提升度) 超市购物的例子，下面是几名客户购买的商品列表： 1.1 ...
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务 ...
数据挖掘算法-Apriori Algorithm（关联规则）
数据挖掘算法-Apriori Algorithm（关联规则） Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项 ...
数据挖掘算法：关联分析一（基本概念）
一.基本概念 我们来看上面的事务库，如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。这里的TID表示一次购买行为的编号，items表示顾客购买了哪些商品。 ...
关联规则之序列模式挖掘--GSP算法
关联规则--Apriori算法部分讨论的关联模式概念都强调同时出现关系，而忽略数据中的序列信息（时间/空间）： 时间序列：顾客购买产品X，很可能在一段时间内购买产品Y； 空间序列：在某个点发现了现象A，很可能在下一个点发现现象Y。 例：6个月以前购买奔腾PC的客户很可能在一个月内订购新 ...