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 ...
看了很多博客,关于关联规则的介绍想做一个详细的汇总: 一 概念 表 某超市的交易数据库 交易号TID 顾客购买的商品 交易号TID 顾客购买的商品 T bread, cream, milk, tea T bread, tea T bread, cream, milk T beer, milk, tea T cake, milk T bread, tea T milk, tea T bread, c ...
2018-01-09 14:16 0 9720 推荐指数:
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 ...
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 ...
输出结果: ...
Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒"。故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒 ...
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一、前言 在学习The Apriori algorithm算法时,参考了多篇博客和一篇论文,尽管这些都是很优秀的文章,但是并没有一篇文章详解了算法的整个流程,故整理多篇文章,并加入自己的一些注解,有了下面的文章。大部分应该是copy各篇博客和翻译了论文的重要知识。 关联规则的目的 ...
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 ...