书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。 所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。比如有一个频繁项集{底板,胶皮,胶水},那么一个可能的关联规则是{底板,胶皮}→{胶水},即如 ...
关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项 item 与 item 之间的关系,它在我们的生活中有很多应用场景, 购物篮分析 就是一个常见的场景。 在今天的内容中,希望你能带着问题,和我一起来搞懂以下几个知识点: 搞懂关联规则中的几个重要概念:支持度 置信度 提升度 Apriori 算法的工作原理 在实际工作中,我们该如何进行关联规则挖掘。 搞懂关联规则中的几个概念 我举一个超市购物的例子,下面是 ...
2019-04-09 19:53 1 1652 推荐指数:
书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。 所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。比如有一个频繁项集{底板,胶皮,胶水},那么一个可能的关联规则是{底板,胶皮}→{胶水},即如 ...
,但代价高昂,所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案。Apriori就是其中的一种关联分析算法 ...
上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。 Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出 ...
随手带回了他们喜欢的啤酒。但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联 ...
输出结果: ...
系列文章:《机器学习实战》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集)。正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题 ...
前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事。 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了。 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法 ...
早些时候写过关于购物篮分析的文章,其中提到了C5.0和Apriori算法,没有仔细说说这算法的含义,昨天写了一下关联分析的理论部分,今天说说关联分析算法之一的Apriori算法,很多时候大家都说,数据分析师更多的是会用就可以了,不必纠结于那些长篇累牍的理论,其实我觉得还是有点必要的,你未必要去设计 ...