，但代价高昂，所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案。Apriori就是其中的一种关联分析算法 ...

系列文章：《机器学习实战》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买？"之类的问题 ...

关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项（item 与 item）之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景。 在今天的内容中，希望你能带着问题，和我一起来搞懂以下几个知识点： 搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度； Apriori ...

上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。 Python --深入浅出Apriori关联分析算法（一） 这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出 ...

”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 ...

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 ...

输出结果： ...

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事。 那么，具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢？ 这就是关联分析所要完成的任务了。 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法 ...