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首先导入包含apriori算法的mlxtend库, 调用apriori进行关联规则分析,具体代码如下,其中数据集选取本博客 机器学习算法 关联规则 中的例子,可进行参考,设置最小支持度 min support 为 . ,最小置信度 min threshold 为 . , 最小提升度 lift 为 . ,对数据集进行关联规则分析, 输出结果如下: ...
2020-09-27 11:13 0 584 推荐指数:
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关联分析直观理解 关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道,美国中西部的一家连锁店发现,男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块,并确保在周四全价销售从而获利。当然,这家商店并没有这么做。 频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合 ...
关联规则 关联分析:用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系,所发现的联系可用关联规则或频繁项集的形式表示。 应用领域:购物篮数据/科学数据分析/网页挖掘 本节讨论购物篮数据。 许多商业企业在运营中积累了大量的数据,如食品商店的收银台每天都收集大量的顾客购物数据,如表1所示,通常称为购物篮 ...
看了很多博客,关于关联规则的介绍想做一个详细的汇总: 一、概念 表1 某超市的交易数据库 交易号 ...
Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒"。故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒 ...
apriori 使用Apriori算法进行关联分析 貌似网上给的代码是这个大牛写的 关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐 老师 Apriori 的python算法实现 python实现关联规则 对上述算法做了微调 Apriori算法的基本原理以及改进 关联规则评价 ...
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 ...