在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务 ...
一 概念 关联 Association 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则 AR,Assocaition Rules 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 购物篮分析 协同过滤 CF,Collaborative Filtering 协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西,这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。 推荐系统 二 ...
2018-11-02 23:26 1 2938 推荐指数:
在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务 ...
数据挖掘算法-Apriori Algorithm(关联规则) Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项 ...
一.基本概念 我们来看上面的事务库,如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。这里的TID表示一次购买行为的编号,items表示顾客购买了哪些商品。 事务: 事务库中的每一条记录被称为一笔事务。在上表的购物篮事务中,每一笔事务都表示一次 ...
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 ...
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中 ...
我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法,敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 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 ...
数据离散化 数据离散化的一种常用方法是依据数据的相关性程度进行离散化,最常见的算法就是ChiMerge算法 定义 chimerge是基于chi-squre的,监督的,自底向上(合并的)一种数据离散化方法。 卡方检验 ...
数据挖掘算法总结 1.分类算法 所谓分类,简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。常用的分类算法包括:决策树分类法,朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器,神经网络法,k-最近邻法(k-nearest ...