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 ...

1. 搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度；2. Apriori 算法的工作原理；3. 在实际工作中，我们该如何进行关联规则挖掘。 一、搞懂关联规则中的几个概念(支持度、置信度、提升度) 超市购物的例子，下面是几名客户购买的商品列表： 1.1 ...

数据挖掘算法-Apriori Algorithm（关联规则） Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项 ...

在美国有这样一家奇怪的超市，它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售，并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。 你会不会觉得有些不可思议？虽然事后证明这个案例确实有根据，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又 ...

”这个案例就属于数据分析中的关联分析，也就是分析数据集中的内在隐含关系。 关联分析可以被用于发掘商品 ...

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 ...

原本链接：http://tecdat.cn/?p=4838 众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系，而关联规则挖掘可以很好的解决这个问题，它允许投资在大量数据中，发现企业股票的相关性，以进一步研究和分析。是股民的得力助手 ...