案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第8章 案例背景与挖掘目标 输入数据： 挖掘目标： 借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系 对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素 分析方法与过程（选择的原则） 子任务规划 问卷形式收集 ...

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 ...

关联规则方法： 使用apyori包中的apriori方法，该方法传入训练样本，用一个数组把一个样板存储起来，接着是使用数组把所有的样本存储起来 ...

可提前了解啤酒尿布的小故事 1）若两个或者多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 2）关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在以西购买活动中所买不同商品的关联性。（不用考虑具体的指标，只考虑频繁） 3）”在购买计算机的顾客中，有30%的人也同时购买了打印机 ...

　　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 ...

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 ...