一、频繁项集 1、应用 “尿布和啤酒” 关联概念：寻找多篇文章中共同的词汇集合。项->词，购物篮->文档 文档抄袭：寻找多个购物篮中共同出现的项对，同一个项对出现在越多的购物篮中，其相似度越高。项->文档，购物篮->句子 2、关联 ...

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 ...

转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e6be570101o62r.html 在电商数据运营中，对于客户而言，有两个很重要的指标对于扩大销售规模是很重要的：第一，提高顾客重复购买次数；第二，提高客户订单中的Basket size（即购物篮 ...

名词： 挖掘数据集：购物篮数据 挖掘目标：关联规则 关联规则：啤酒=>尿布（支持度0.02，置信度0.6） 支持度：所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布 置信度：所有包含啤酒的购物记录里有60%包含尿布 最小支持度阈值和最小置信度阈值。 项集：项（商品）组成的集合 K- ...

提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析； 常见的关联规则： 关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的所有 ...

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： ...