淺談數據挖掘中的關聯規則挖掘 　　數據挖掘是指以某種方式分析數據源，從中發現一些潛在的有用的信息，所以數據挖掘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是數據挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或者聯系。舉個最簡單的例子 ...

在數據挖掘的知識模式中，關聯規則模式是比較重要的一種。關聯規則的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是數據中一種簡單但很實用的規則。關聯規則模式屬於描述型模式，發現關聯規則的算法屬於無監督學習的方法。 一、關聯規則的定義和屬性 考察一些涉及許多物品的事務：事務 ...

關聯規則方法： 使用apyori包中的apriori方法，該方法傳入訓練樣本，用一個數組把一個樣板存儲起來，接着是使用數組把所有的樣本存儲起來 ...

數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則） Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...

　　上一篇介紹了關聯規則挖掘的一些基本概念和經典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發現Apriori算法是一個候選消除算法，每一次消除都需要掃描一次所有數據記錄，造成整個算法在面臨大數據集時顯得無能為力。今天我們介紹一個新的算法 ...

前面我們討論的關聯規則都是用支持度和自信度來評價的，如果一個規則的自信度高，我們就說它是一條強規則，但是自信度和支持度有時候並不能度量規則的實際意義和業務關注的興趣點。 一個誤導我們的強規則 看這樣一個例子，我們分析一個購物籃數據中購買游戲光碟和購買影片光碟之間的關聯關系 ...

1.關聯規則分析的定義 關聯分析(Association Analysis)用於發現隱藏在大型數據集中的令人感興趣的聯系。聯系的表示方式一般為關聯規則或頻繁項集，例：{尿布}→{啤酒}。 2.關聯規則分析的基本概念 項集：項的集合稱為項集。一個包含k個數據項的項集就稱為k−項集。 項集 ...

　　上一篇介紹了用開源數據挖掘軟件weka做關聯規則挖掘，weka方便實用，但不能處理大數據集，因為內存放不下，給它再多的時間也是無用，因此需要進行分布式計算，mahout是一個基於hadoop的分布式數據挖掘開源項目（mahout本來是指一個騎在大象上的人）。掌握了關聯規則的基本算法和使用 ...