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之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis ...

在用R语言做关联规则分析之前，我们先了解下关联规则的相关定义和解释。 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系，是无监督的机器学习方法，用于知识发现，而非预测。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组，第二阶段再由这些高频项目组中产 ...

名词： 挖掘数据集：购物篮数据 挖掘目标：关联规则 关联规则：啤酒=>尿布（支持度0.02，置信度0.6） 支持度：所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布 置信度：所有包含啤酒的购物记录里有60%包含尿布 最小支持度阈值和最小置信度阈值。 项集：项（商品）组成的集合 K- ...

关联规则 code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; } .main-container { max-width: 940px ...

关联规则 1）基本认识 购物篮分析：用来判别事务型数据中商品之间关联的机器学习方法，在零售店 ...

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 ...

本文介绍的是关联规则，分为两部分：第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系，每个用户有一个“购物篮”，查找其中的关联规则。第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘。此文为第一部分的讲解。（本文所需的代码和数据集可以在这里下载 ...

前面介绍了关联规则1---不考虑用户购买的items之间的时序关系，但在一些情况下用户购买item是有严格的次序关系了，比如在某些休闲游戏中，用户购买了道具A才能购买道具B，且道具A和B只能购买一次，也就是说购买了道具A是购买道具B的充分条件，如果购买道具A的用户通常会购买道具A，在不考虑时序关系 ...