原文:关联规则—频繁项集Apriori算法

频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系,因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练项集上频繁出现的项集与项集之间的一种紧密的联系。其中 频繁 是由人为设定的一个阈值即支持度 support 来衡量, 紧密 也是由人为设定的一个关联阈值即置信度 confidence 来衡量的。这两种度量标准是频繁项集挖掘中两个至关重 要的因素,也是 ...

2018-01-26 07:35 0 4633 推荐指数:

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Apriori算法-频繁-关联规则

计算频繁: 首先生成一个数据 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...

Fri Dec 15 04:20:00 CST 2017 0 5174
关联规则Apriori算法

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。 频繁是指那些经常出现在一起的物品集合 ...

Wed Jul 17 22:47:00 CST 2019 0 2987
关联规则-Apriori算法

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频繁的形式表示。 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 ...

Wed Apr 18 03:21:00 CST 2018 0 5874
频繁------->产生强关联规则的过程

频繁------->产生强关联规则的过程 1.由Apriori算法(当然别的也可以)产生频繁 2.根据选定的频繁,找到它所有的非空子集 3.强关联规则需要满足最小支持度和最小置性度 (假设关联规则是:A=>B , support(A=>B)= { P ...

Fri Jan 05 18:48:00 CST 2018 1 3874
关联规则挖掘:Apriori算法(基于Groceries数据

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 ...

Sat Jan 11 00:46:00 CST 2020 2 4028
关联规则挖掘算法Apriori算法

Apriori算法是一种挖掘关联规则频繁算法,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。 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 ...

Thu Feb 09 08:15:00 CST 2017 1 33680
关联规则算法Apriori的Python实现

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 ...

Sun Sep 27 19:13:00 CST 2020 0 584
 
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