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 ...

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 ...

Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發現Apriori算法是一個候選消除算法，每一次消除都需要掃描一次所有數據記錄，造成整個算法在面臨大數據集時顯得無能為力。今天我們介紹一個新的算法挖掘頻繁項集，效率比Aprori算法高很多。 　　FpGrowth ...

關聯規則（association rules）是一種廣泛使用的模式識別方法，比如在購物籃分析（Market basket Analysis），網絡連接分析（Web link），基因分析。我們常常提到的購物籃分析，它的典型的應用場景就是要找出被一起購買的商品集合。 關聯規則的可能的應用 ...

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 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 ...

關聯規則挖掘在電商、零售、大氣物理、生物醫學已經有了廣泛的應用，本篇文章將介紹一些基本知識和Aprori算法。 　啤酒與尿布的故事已經成為了關聯規則挖掘的經典案例，還有人專門出了一本書《啤酒與尿布》，雖然說這個故事是哈弗商學院杜撰出來的，但確實能很好的解釋關聯規則挖掘的原理。我們這里以一個超市 ...

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 ...