1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集 ...

1 Apriori介绍 Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后 ...

前言：这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛 ...

和步骤，最后给出Python实现代码。 Github代码地址：https://github.com/l ...

第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 “啤酒和尿布”问题属于经典的关联分析。在零售业，医药业等我们经常需要是要关联分析。我们之所以要使用关联分析，其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系。这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用。 二．关联分析的基本概念 所谓 ...

运行结果： 目录： 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析 返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式 ...

首先导入包含apriori算法的mlxtend库， 调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1 ...

本篇分为三个部分： 算法背景 算法介绍 代码实现 一、算法背景 　　啤酒与尿布故事： 　　某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳 ...