基础知识: 用户 薯片(A) 可乐(B) 铅笔(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...
前言: 关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一, 是指搜索业务系统中的所有细节或事务,找出所有能把一 组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则,以获 得存在于数据库中的不为人知的或不能确定的信息,它侧重于确 定数据中不同领域之间的联系,也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最普通形式。 一般来说,关联规则挖掘是指从一个大型的数据集 Dataset 发现有趣的关 联 Association ...
2019-11-19 16:36 0 982 推荐指数:
基础知识: 用户 薯片(A) 可乐(B) 铅笔(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...
我们是通过算法来找到数据之间的关联规则(两个物品之间可能存在很强的相关关系)和频繁项集(经常出现在一起的物品的集合)。 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的 一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率,项集可能只包含一个选项,也有可能是多个选项的组合。 置信 ...
频繁项集------->产生强关联规则的过程 1.由Apriori算法(当然别的也可以)产生频繁项集 2.根据选定的频繁项集,找到它所有的非空子集 3.强关联规则需要满足最小支持度和最小置性度 (假设关联规则是:A=>B , support(A=>B)= { P ...
频繁项集的产生 格结构(lattice structure)常常用来表示所有可能的项集。 发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度。但是工作量比较大。另外有几种方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度。 减少候选项集的数目。如先验(apriori)原理,是一种不用 ...
上篇介绍了如何构建FP树,FP树的每条路径都满足最小支持度,我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系。 抽取条件模式基 首先从FP树头指针表中的单个频繁元素项开始。对于每一个元素项,获得其对应的条件模式基(conditional pattern base),单个元素项的条件模式基 ...
计算频繁项集: 首先生成一个数据集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系,因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练项集上频繁出现的项集与项集之间的一种紧密的联系。其中“频繁”是由人为设定的一个阈值即支持度 (support)来衡量,“紧密”也是由人为设定的一个 ...
大家好,下面为大家分享的实战案例是K-频繁相机挖掘并行化算法。相信从事数据挖掘相关工作的同学对频繁项集的相关算法 比较了解,这里我们用Apriori算法及其优化算法实现。 首先说一下实验结果。对于2G,1800W条记录的数据,我们用了18秒就算完了1-8频繁项集的挖掘。应该 ...