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 ...

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- ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

　　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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...