数据挖掘之关联分析六（子图模式）
子图模式 频繁子图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。 图和子图 图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。 子图，图\(G' = (V', E')\)是另一个图\(G = (V, E)\)的子图，如果它的顶点集V'是V的子集 ...
原文：数据挖掘之关联分析五（序列模式）
购物篮数据常常包含关于商品何时被顾客购买的时间信息，可以使用这种信息，将顾客在一段时间内的购物拼接成事务序列，这些事务通常基于时间或空间的先后次序。 问题描述 一般地，序列是元素 element 的有序列表。可以记做 s e , e , cdots, e n ，其中每个 e j 是多个事件的集簇，即 e j i , i , cdots, i k ，如 web站点访问者访问的web页面序列： lt ...
2015-08-19 19:41 3 8980 推荐指数：
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数据挖掘之关联分析七（非频繁模式）
非频繁模式 非频繁模式，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup. 绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买VCR，反之亦然，这种负相关模式有助于识别竞争项(competing item)，即可以相互 ...
数据挖掘之关联分析三（规则的产生）
规则产生 忽略那些前件和后件为空的规则，每个频繁k项集能够产生\(2(2^k-1)\)个关联规则。将频繁项集Y划分为两个非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能满足置信度阈值，就可以得到满足条件的规则。 在计算规则的置信度时并不需要再次扫描事务数据集，因为产生规则的频繁项集和它 ...
数据挖掘之关联分析一（基本概念）
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数据挖掘——时间序列分析
时间序列分析 一、 概念 时间序列（Time Series） 时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。 时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。 时间序列分析主要包括的内容有：趋势分析、序列分解、序列预测 ...
《数据挖掘导论》实验课——实验六、数据挖掘之关联分析
实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
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1.关联规则分析的定义 关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。 2.关联规则分析的基本概念 项集：项的集合称为项集。一个包含k个数据项的项集就称为k−项集。 项集 ...
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