Weka關聯規則分析
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 ...
原文：【煉數成金 RapidMiner 三 】關聯分析、關聯規則
關聯分析 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。 什么是關聯系數 如何解讀 相關系數是用以反映變量之間相關關系密切程度的統計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變量與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關程度 着重研究線性的單相關系數 ...
2014-05-23 20:28 0 2432 推薦指數：
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Weka學習之關聯規則分析
步驟： （一） 選擇數據源 （二）選擇要分析的字段 （三）選擇需要的關聯規則算法 （四）點擊start運行 （五） 分析結果 算法選擇： Apriori算法參數含義 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 ...
Python之關聯規則
可提前了解啤酒尿布的小故事 1）若兩個或者多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。 2）關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在以西購買活動中所買不同商品的關聯性。（不用考慮具體的指標，只考慮頻繁） 3）”在購買計算機的顧客中，有30%的人也同時購買了打印機 ...
關聯規則
關聯規則：評定規則的標准 支持度：規則前項LHS和規則后項RHS所包括的商品都同時出現的概率，LHS和RHS商品的交易次數/總交易次數。 置信度：在所有的購買了左邊商品的交易中，同時又購買了右邊商品的交易機率，包含規則兩邊商品的交易次數/包括規則左邊商品的交易次數。 提升度（有這個規則 ...
關聯規則
關聯規則（AssociationRules），無監督學習方法，用於知識發現。 其可以用於給數據進行標注，但缺點是其結果難以進行評估。 關聯規則的最經典的案例就是購物籃分析。同樣也可用於電影推薦、約會網站或者葯物間的相互副作用。 關聯規則首先定義：為項集（items），其中為項 ...
關聯規則
關聯規則 1 關聯規則 關聯規則挖掘的目的是在數據項目中找出所有的並發關系，除了基本Aprioris算法，還有一些常用的改進算法，例如多最小支持度的關聯規則挖掘，分類關聯規則挖掘。 Aprioris算法基於演繹原理（或稱為向下封閉屬性）來高效地產生所有頻繁項目集。算法基於逐級搜索的思想 ...
關聯分析--關聯規則的可視化
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 ...
關聯規則算法（轉）
關聯分析又稱關聯挖掘，就是在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在於項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性或因果結構。 或者說，關聯分析是發現交易數據庫中不同商品（項）之間的聯系。 關聯分析是一種簡單、實用的分析技術，就是發現存在於大量數據集中的關聯 ...