数据挖掘之关联分析一（基本概念）
许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题： 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高 ...
原文：数据挖掘-挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法
挖掘频繁模式 关联和相关性：基本概念和方法 频繁模式 frequent pattern 是频繁地出现在数据集中的模式 如项集 子序列或子结构 。 例如，频繁地同时出现在交易数据集中的商品 如牛奶和面包 的集合是频繁项集。 一个子序列，如首先购买PC，然后是数码相机，再后是内存卡，如果它频繁地出现在购物历史数据库中，则称它为一个 频繁地 序列模式。 一个子结构可能涉及不同的结构形式，如子图 子树或子 ...
2019-08-31 22:34 0 463 推荐指数：
相关推荐
Python数据挖掘-相关性-相关分析
所需模块 numpy、pandas 相关系数计算 首先使用numpy.mean()方法求出均值，Xsd=numpy.std()方法求出标准差； 然后在通过(X-Xmean)/Xsd公式求出z分数； 最后通过numpy.sum(ZX*ZY)/len(X) 使用 ...
数据挖掘之关联分析七（非频繁模式）
非频繁模式 非频繁模式，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup. 绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买VCR，反之亦然，这种负相关模式有助于识别竞争项(competing item)，即可以相互 ...
《R语言数据挖掘》读书笔记：二、频繁模式、关联规则和相关规则挖掘
第二章、频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 关联规则挖掘算法可以从多种数据类型中发现频繁项集，包括数值数据和分类数据，基础算法有Apriori算法和FP-Growth算法。 1.关联模式和关联规则 1.1 模式和模式发现（频繁模式可以有以下几种形式 ...
数据挖掘算法：关联分析一（基本概念）
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 ...
数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法
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 ...
数据挖掘(DM)基本概念
问题：数据总量爆炸式增加，如何从中提取真正有价值的信息，产生了新的领域(DM)。几个名词： 1）Data Mining：数据挖掘 2）Knowledge Discovery：知识发现 3）Machine Learning：机器学习(机器学习是数据挖掘的一个重要工具 ...
数据挖掘之关联分析六（子图模式）
子图模式 频繁子图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。 图和子图 图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。 子图，图\(G' = (V', E')\)是另一个图\(G = (V, E)\)的子图，如果它的顶点集V'是V的子集 ...