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 ...
原文：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 , e , cdots, e n ，其中每個 e j 是多個事件的集簇，即 e j i , i , cdots, i k ，如 web站點訪問者訪問的web頁面序列： lt ...
2015-08-19 19:41 3 8980 推薦指數：
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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 ...
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 ...
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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——時間序列分析
時間序列分析 一、 概念 時間序列（Time Series） 時間序列是指同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數列（是均勻時間間隔上的觀測值序列）。 時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。 時間序列分析主要包括的內容有：趨勢分析、序列分解、序列預測 ...
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實驗六、數據挖掘之關聯分析 一、實驗目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增長算法的基本原理 3. 學會用python實現Apriori算法 4. 學會用python實現FP增長算法 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
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