系列文章：《机器学习实战》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了 ...

　　常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O ...

　　关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同 ...

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 ...

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事。 那么，具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢？ 这就是关联 ...

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。 引入一个定义，项集的支持度（support），是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。 规定一个 ...

　　FP-Growth是一种常被用来进行关联分析，挖掘频繁项的算法。与Aprior算法相比，FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据，减少了扫描事务数据库的次数，通过递归地生成条件FP-tre ...

一. 项目需求 根据用户购买的商品，对购买数据做关联分析 获得用户的商品频繁模式，比如哪些商品经常被一起购买 根据用户的频繁模式，可以做相应的打包销售或产品组合销售 二. 项目数 ...

1. 交叉销售 概念：借助CRM（客户关系管理），发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售多种相关的服务或产品的营销方式。 优点： 可以满足客户需求多样化，提升客户的 ...

关联分析 概念： 关联分析该方法是以长期重组后保留下来的基因（位点）间连锁不平衡（LD）为基础，在获得群体表型数据和基因型数据之后，采用统计方法检测遗传多态性和性状可遗传变异之间的关联，目标是 ...