數據挖掘之關聯分析三（規則的產生）
規則產生 忽略那些前件和后件為空的規則，每個頻繁k項集能夠產生\(2(2^k-1)\)個關聯規則。將頻繁項集Y划分為兩個非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能滿足置信度閾值，就可以得到滿足條件的規則。 在計算規則的置信度時並不需要再次掃描事務數據集，因為產生規則的頻繁項集和它 ...
原文：數據挖掘之關聯分析二（頻繁項集的產生）
頻繁項集的產生 格結構 lattice structure 常常用來表示所有可能的項集。 發現頻繁項集的一個原始方法是確定格結構中每個候選項集的支持度。但是工作量比較大。另外有幾種方法可以降低產生頻繁項集的計算復雜度。 減少候選項集的數目。如先驗 apriori 原理，是一種不用計算支持度而刪除某些候選項集的方法。 減少比較次數。利用更高級得到數據結構或者存儲候選項集或者壓縮數據集來減少比較次數。 ...
2015-08-18 21:58 0 18409 推薦指數：
相關推薦
【數據倉庫與數據挖掘 - 關聯分析算法】頻繁項集？關聯規則？支持度？置信度？自連接？
頻繁項集： 最基本的模式是項集，它是指若干個項的集合。頻繁模式是指數據集中頻繁出現的項集、序列或子結構。頻繁項集是指支持度大於等於最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某個集合在所有事務中出現的頻率。頻繁項集的經典應用是購物籃模型。常用的頻繁項集的評估標准有支持度,置信度和提升度 ...
數據挖掘之關聯分析七（非頻繁模式）
非頻繁模式 非頻繁模式，是一個項集或規則，其支持度小於閾值minsup. 絕大部分的頻繁模式不是令人感興趣的，但其中有些分析是有用的，特別是涉及到數據中的負相關時，如一起購買DVD的顧客多半不會購買VCR，反之亦然，這種負相關模式有助於識別競爭項(competing item)，即可以相互 ...
頻繁項集------->產生強關聯規則的過程
頻繁項集------->產生強關聯規則的過程 1.由Apriori算法（當然別的也可以）產生頻繁項集 2.根據選定的頻繁項集，找到它所有的非空子集 3.強關聯規則需要滿足最小支持度和最小置性度 （假設關聯規則是：A=>B ， support（A=>B）= { P ...
數據挖掘之關聯分析一（基本概念）
許多商業企業運營中的大量數據，通常稱為購物籃事務（market basket transaction）。表中每一行對應一個事務，包含一個唯一標識TID。 利用關聯分析的方法可以發現聯系如關聯規則或頻繁項集。 關聯分析需要處理的關鍵問題： 從大型事務數據集中發現模式可能在計算上要付出很高 ...
數據挖掘之關聯分析六（子圖模式）
子圖模式 頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining）：在圖的集合中發現一組公共子結構。 圖和子圖 圖是一種用來表示實體集之間聯系的數據結構。 子圖，圖\(G' = (V', E')\)是另一個圖\(G = (V, E)\)的子圖，如果它的頂點集V'是V的子集 ...
數據挖掘之關聯分析五（序列模式）
購物籃數據常常包含關於商品何時被顧客購買的時間信息，可以使用這種信息，將顧客在一段時間內的購物拼接成事務序列，這些事務通常基於時間或空間的先后次序。 問題描述 一般地，序列是元素（element）的有序列表。可以記做\(s = (e_1, e_2, \cdots, e_n)\)，其中每個 ...
數據挖掘-挖掘頻繁模式、關聯和相關性：基本概念和方法
挖掘頻繁模式、關聯和相關性：基本概念和方法 頻繁模式（frequent pattern）是頻繁地出現在數據集中的模式（如項集、子序列或子結構）。 例如，頻繁地同時出現在交易數據集中的商品（如牛奶和面包）的集合是頻繁項集。 一個子序列，如首先購買PC，然后是數碼相機，再后是內存卡，如果它頻繁 ...