《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 ...

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 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 　　数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子 ...

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 ...

　　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 ...