原文:关联分析中的支持度、置信度和提升度

.支持度 Support 支持度表示项集 X,Y 在总项集里出现的概率。公式为: Support X Y P X,Y P I P X Y P I num XUY num I 其中,I表示总事务集。num 表示求事务集里特定项集出现的次数。 比如,num I 表示总事务集的个数 num X Y 表示含有 X,Y 的事务集的个数 个数也叫次数 。 .置信度 Confidence 置信度表示在先决条件 ...

2019-12-04 16:40 0 867 推荐指数:

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关联分析支持置信度提升

转载自:http://m.blog.csdn.net/blog/sanqima/42746419 1.支持(Support) 支持表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为: Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y ...

Thu Jun 25 01:05:00 CST 2015 1 12613
数据挖掘关联分析支持置信度提升

购物篮分析 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。 二元表示 每一行对应一个事务,每列对应一个项,项用二元变量表示 项在事务中出现比不出现更重要,因此项是非对称的的二元变量 ...

Sun Dec 08 01:56:00 CST 2019 0 609
关联分析--概述(项集、关联规则、支持置信度提升

关联分析 概述 关联分析是数据挖掘的核心技术之一,其关联规则模型及数据挖掘算法是由 IBM 公司Almaden研究中心的R.Agrawal在1993年首先提出的,目的是从大量数据中发现项集之间的有趣关联或相互关系,其中最经典的Apriori算法在关联规则分析领域具有很大的影响力。 1.项集 ...

Thu Sep 09 03:01:00 CST 2021 0 547
支持置信度提升

转自:https://www.jianshu.com/p/dc053deb94f2 购物篮分析 购物篮数据的二元0/1表示 利用关联分析的方法可以发现关联规则或频繁项集 ...

Thu Oct 24 18:45:00 CST 2019 0 393
支持置信度提升的区别和计算

原文链接:https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/101485667 支持定义(多个的时候是联合概率):support(A,B)同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数。support(A): 即为购买A在所 ...

Mon Mar 09 18:45:00 CST 2020 1 2629
关联规则中最小支持和最小置信度

  Apriori算法有支持置信度两个概念,都是在执行算法之前自己设定的,在每一次迭代过程后,大于支持的项集被保留为频繁项集,最后生成的规则由最终的频繁项集组成。 一、支持   支持就是所有我们分析的交易,某两种(若干种)商品同时(这里的同时,一般意味着 ...

Mon Apr 18 04:42:00 CST 2016 0 12675
【数据仓库与数据挖掘 - 关联分析算法】频繁项集?关联规则?支持置信度?自连接?

频繁项集: 最基本的模式是项集,它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持大于等于最小支持(min_sup)的集合。其中支持是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。常用的频繁项集的评估标准有支持,置信度提升 ...

Sat Apr 04 21:42:00 CST 2020 0 1356
数据挖掘 ---支持置信度的用法

如果客户买了 xx 物品,那么他可能买YY物品 规则常用的方法,支持置信度 支持是指规则的应验次数 置信度就是应验次数所占的比例 直接上代码 结果: 通过 置信度支持即可 知道 当买了什么时候,客户更喜欢在买 ...

Sat Jul 20 19:15:00 CST 2019 0 1224
 
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