關聯規則算法---Eclat算法
Eclat算法 與fp-growth 和apriori算法不同，Eclat算法加入了倒排的思想，具體就是將事務數據中的項作為key，每個項對應的事務ID作為value。 原輸入數據為 tid item 1 A,B ...
原文：關聯規則（Apriori算法、FP-樹頻集算法、Eclat算法）
關聯規則最早是由R.Agrawal等人針對超市購物籃分析問題提出的，其目的是發現超市交易數據庫中不同商品之間的關聯關系。 關聯規則體現了顧客購物的行為模式，這可以為經營決策 市場預測和策划等方面提供依據。關聯規則挖掘系統已經被成功應用於市場營銷 銀行業 零售業 保險業 電信業和公司經營管理等各個方面。關聯規則還可以應用於文本挖掘 商品廣告有機分析和網絡故障分析等領域。 經典的關聯規則挖掘算法包括A ...
2014-03-24 17:49 0 4017 推薦指數：
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關聯分析直觀理解 關聯分析中最有名的例子是“尿布與啤酒”。據報道，美國中西部的一家連鎖店發現，男人們會在周四購買尿布和啤酒。這樣商店實際上可以將尿布與啤酒放在一塊，並確保在周四全價銷售從而獲利。當然，這家商店並沒有這么做。 頻繁項集是指那些經常出現在一起的物品集合 ...
關聯規則-Apriori算法
關聯規則 關聯分析：用於發現隱藏在大型數據集中的有意義的聯系，所發現的聯系可用關聯規則或頻繁項集的形式表示。 應用領域：購物籃數據/科學數據分析/網頁挖掘 本節討論購物籃數據。 許多商業企業在運營中積累了大量的數據，如食品商店的收銀台每天都收集大量的顧客購物數據，如表1所示，通常稱為購物籃 ...
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Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 關於這個算法有一個非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是這樣的：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班后為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布后又要順 手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒 ...
Apriori算法-頻繁項集-關聯規則
計算頻繁項集： 首先生成一個數據集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
關聯規則—頻繁項集Apriori算法
頻繁模式和對應的關聯或相關規則在一定程度上刻畫了屬性條件與類標號之間的有趣聯系，因此將關聯規則挖掘用於分類也會產生比較好的效果。關聯規則就是在給定訓練項集上頻繁出現的項集與項集之間的一種緊密的聯系。其中“頻繁”是由人為設定的一個閾值即支持度 （support）來衡量，“緊密”也是由人為設定的一個 ...
基於python3的可視化關聯規則挖掘系統（Apriori算法和FP-growth算法）
1、關聯規則挖掘算法 關聯規則挖掘算法可以實現從兩種經典算法Apriori或FP-Growth中任意選取算法，輸出各個頻繁項集和強關聯規則。輸入文件由本地導入，可自行設置最小支持度計數和最小置信度參數值。 2、 Apriori算法設計思想 Apriori算法本質上使用一種稱作逐層搜索的迭代 ...
關聯規則挖掘：Apriori算法（基於Groceries數據集）
在美國有這樣一家奇怪的超市，它將啤酒與尿布這樣兩個奇怪的東西放在一起進行銷售，並且最終讓啤酒與尿布這兩個看起來沒有關聯的東西的銷量雙雙增加。這家超市的名字叫做沃爾瑪。 你會不會覺得有些不可思議？雖然事后證明這個案例確實有根據，美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又 ...