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 ...
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 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 ,因为 购物蓝分析 很贴切的表达了适用该算法情景 ...
2015-07-03 13:06 0 7455 推荐指数:
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、前言 在学习The Apriori algorithm算法时,参考了多篇博客和一篇论文,尽管这些都是很优秀的文章,但是并没有一篇文章详解了算法的整个流程,故整理多篇文章,并加入自己的一些注解,有了下面的文章。大部分应该是copy各篇博客和翻译了论文的重要知识。 关联规则的目的 ...
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 ...
在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。 你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又 ...
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 ...
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 ...
上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法 ...
算法目的 关联规则挖掘中有一个非常典型的案例,"啤酒纸尿裤"案例,讲的是通过对一家超市的销售情况研究发现,很多买了纸尿裤的客户,同时会购买啤酒,经过调查发现,买这些纸尿裤的一般是家庭父亲,他们在被家庭主妇派去买纸尿裤时,会同时选择购买啤酒来犒劳自己,根据这个发现,超市将纸尿裤和啤酒放在 ...