《Python数据分析与挖掘实战》这本书槽点慢慢，代码不全、错误、......此类种种。 文章思路还是有点意思的，稍微折腾、补充练习一下，在此分享一下，希望不吝赐教呢~ REF：在源代码基础上，合并补充，主要供了解函数用。 源代码及数据需要可自取：https ...

一、背景和挖掘目标 二、分析方法与过程 1、数据获取 2、数据预处理 1.筛选有效问卷（根据表8-6的标准） 共发放1253份问卷，其中有效问卷数为930 2.属性规约 3.数据变换 ...

算法目的 关联规则挖掘中有一个非常典型的案例，"啤酒纸尿裤"案例，讲的是通过对一家超市的销售情况研究发现，很多买了纸尿裤的客户，同时会购买啤酒，经过调查发现，买这些纸尿裤的一般是家庭父亲，他们在被家庭主妇派去买纸尿裤时，会同时选择购买啤酒来犒劳自己，根据这个发现，超市将纸尿裤和啤酒放在 ...

机器学习笔记之关联规则 一、关联规则概述 1.1 关联规则 关联规则（Association Rules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设 ...

声明： 　　机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结，其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的。 目录： 什么是关联规则 关联规则中的必须知道的概念 关联规则的实现过程 关联规则的核心点——如何生成频繁项集（Apriori算法） 关联规则的核心点 ...

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 ...

　　诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作涉及关联规则的挖掘理论的探索、原有算法的改进和新算法的设计、并行关联规则挖掘（Quantitive Association Rule Mining）等问题。 内容提要 基本概念与解决方法 经典的频繁项目集生成 ...

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 ...