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 ...

关联分析直观理解　　 关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。 频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合 ...

关联规则 关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，所发现的联系可用关联规则或频繁项集的形式表示。 应用领域：购物篮数据/科学数据分析/网页挖掘 本节讨论购物篮数据。 许多商业企业在运营中积累了大量的数据，如食品商店的收银台每天都收集大量的顾客购物数据，如表1所示，通常称为购物篮 ...

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 ...

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 ...

”这个案例就属于数据分析中的关联分析，也就是分析数据集中的内在隐含关系。 关联分析可以被用于发掘商品 ...

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 ...

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 ...