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 ...

　　首先，这篇文章的内容大部分取自国外一篇博客Finding association rules with Mahout Frequent Pattern Mining，写这个出于几个原因，一 原文是 ...

apriori 使用Apriori算法进行关联分析 貌似网上给的代码是这个大牛写的 关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐 老师 Apriori 的python算法实现 python实现关联规则 对上述算法做了微调 Apriori算法的基本原理以及改进 关联规则评价 ...

关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。 或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联 ...

关联规则（association rules）是一种广泛使用的模式识别方法，比如在购物篮分析（Market basket Analysis），网络连接分析（Web link），基因分析。我们常常提到的购物篮分析，它的典型的应用场景就是要找出被一起购买的商品集合。 关联规则的可能的应用 ...

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 ...

关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 　啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。我们这里以一个超市 ...