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 ...
原文：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，並且它的邊集E 是E的子集，子圖關系記做 G subseteq s G 。 支持度，給定圖的集族 varsigma , 子圖 g 的支持度定義為包 ...
2015-08-20 16:12 0 8996 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 ...
《數據挖掘導論》實驗課——實驗六、數據挖掘之關聯分析
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. ...
數據挖掘之關聯分析二（頻繁項集的產生）
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 ...
數據挖掘算法：關聯分析一（基本概念）
一.基本概念 我們來看上面的事務庫，如同上表所示的二維數據集就是一個購物籃事務庫。該事物庫記錄的是顧客購買商品的行為。這里的TID表示一次購買行為的編號，items表示顧客購買了哪些商品。 事務： 事務庫中的每一條記錄被稱為一筆事務。在上表的購物籃事務中，每一筆事務都表示一次 ...
數據挖掘之關聯分析四（連續屬性處理）
處理連續屬性 挖掘連續屬性可能揭示數據的內在聯系，包含連續屬性的關聯規則通常稱作量化關聯規則（quantitative association rule）。 主要討論三種對連續數據進行關聯分析的方法 基於離散化的方法 基於統計學的方法 非離散化方法 基於離散化方法 離散 ...