購物籃分析： Apriori算法： 參數設置： 1.car 如果設為真，則會挖掘類關聯規則而不是全局關聯規則。 2. classindex 類屬性索引。如果設置為-1，最后的屬性被當做類屬性。 3. delta 以此數值為迭代遞減單位。不斷減小支持度直至達到最小支持度或產生了滿足數量要求 ...

　　相對於機器學習，關聯規則的apriori算法更偏向於數據挖掘。 1）　測試文檔中調用weka的關聯規則apriori算法，如下 步驟 1 讀取數據集data，並提取樣本集instances 2 離散化屬性Discretize 3 創建Apriori ...

一、概述 　　關聯規則是發現事物之間的關系的分析過程，關聯規則最初提出的動機是針對購物籃分析(Market Basket Analysis)問題提出的。假設分店經理想更多的了解顧客的購物習慣。特別是，想知道哪些商品顧客可能會在一次購物時同時購買？為回答該問題，可以對商店的顧客事物零售數量進行 ...

機器學習筆記之關聯規則 一、關聯規則概述 1.1 關聯規則 關聯規則（Association Rules）反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。如果兩個或者多個事物之間存在一定的關聯關系，那么，其中一個事物就能夠通過其他事物預測到。 關聯規則可以看作是一種IF-THEN關系。假設 ...

聲明： 　　機器學習系列主要記錄自己學習機器學習算法過程中的一些參考和總結，其中有部分內容是借鑒參考書籍和參考博客的。 目錄： 什么是關聯規則 關聯規則中的必須知道的概念 關聯規則的實現過程 關聯規則的核心點——如何生成頻繁項集（Apriori算法） 關聯規則的核心點 ...

　　前面幾篇介紹了關聯規則的一些基本概念和兩個基本算法，但實際在商業應用中，寫算法反而比較少，理解數據，把握數據，利用工具才是重要的，前面的基礎篇是對算法的理解，這篇將介紹開源利用數據挖掘工具weka進行管理規則挖掘。 weka數據集格式arff 　　arff標准數據集簡介 　　weka ...

關聯分析 1) 關聯模型的部分局限有哪些？ 在關聯模型中一般需要尋找頻繁項集，這就有可能產生大量的候選集，需要重復掃描數據庫並計算候選集中每個候選項集的支持度，無法對稀有的信息進行分析，開銷大。 2) 什么是關聯系數？ 如何解讀？ 相關系數 ...

關聯規則的可視化 我們嘗試用圖形的方式更直觀地顯示出關聯分析結果，這里需要用到R的擴展軟件包arulesViz。 rules5<-apriori(Groceries,parameter = list(supp=0.002,conf=0.5)) rules5 #顯示生成的關聯規則 ...