可提前了解啤酒尿布的小故事 1）若两个或者多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 2）关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在以西购买活动中所买不同商品的关联性。（不用考虑具体的指标，只考虑频繁） 3）”在购买计算机的顾客中，有30%的人也同时购买了打印机 ...

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0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1 ...

关联规则：评定规则的标准 支持度：规则前项LHS和规则后项RHS所包括的商品都同时出现的概率，LHS和RHS商品的交易次数/总交易次数。 置信度：在所有的购买了左边商品的交易中，同时又购买了右边商品的交易机率，包含规则两边商品的交易次数/包括规则左边商品的交易次数。 提升度（有这个规则 ...

关联规则（AssociationRules），无监督学习方法，用于知识发现。 其可以用于给数据进行标注，但缺点是其结果难以进行评估。 关联规则的最经典的案例就是购物篮分析。同样也可用于电影推荐、约会网站或者药物间的相互副作用。 关联规则首先定义：为项集（items），其中为项 ...

关联规则 1 关联规则 关联规则挖掘的目的是在数据项目中找出所有的并发关系，除了基本Aprioris算法，还有一些常用的改进算法，例如多最小支持度的关联规则挖掘，分类关联规则挖掘。 Aprioris算法基于演绎原理（或称为向下封闭属性）来高效地产生所有频繁项目集。算法基于逐级搜索的思想 ...

关联规则方法： 使用apyori包中的apriori方法，该方法传入训练样本，用一个数组把一个样板存储起来，接着是使用数组把所有的样本存储起来 ...

运行结果： 目录： 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析 返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式 ...

输出结果： ...