數據挖掘算法-Apriori Algorithm(關聯規則) Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...
相對於機器學習,關聯規則的apriori算法更偏向於數據挖掘。 測試文檔中調用weka的關聯規則apriori算法,如下 步驟 讀取數據集data,並提取樣本集instances 離散化屬性Discretize 創建Apriori 關聯規則模型 輸出大頻率項集和關聯規則集 創建分類器的時候,調用設置默認參數方法 參數詳細解析,見后面的備注 buildAssociations方法的解析,源碼如下 ...
2016-04-12 20:24 0 2460 推薦指數:
數據挖掘算法-Apriori Algorithm(關聯規則) Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...
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 ...
隨手帶回了他們喜歡的啤酒。但這畢竟是事后分析,我們更應該關注的,是在這樣的場景下,如何找出物品之間的關聯 ...
1. 搞懂關聯規則中的幾個重要概念:支持度、置信度、提升度;2. Apriori 算法的工作原理;3. 在實際工作中,我們該如何進行關聯規則挖掘。 一、搞懂關聯規則中的幾個概念(支持度、置信度、提升度) 超市購物的例子,下面是幾名客戶購買的商品列表: 1.1 ...
在數據挖掘的知識模式中,關聯規則模式是比較重要的一種。關聯規則的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是數據中一種簡單但很實用的規則。關聯規則模式屬於描述型模式,發現關聯規則的算法屬於無監督學習的方法。 一、關聯規則的定義和屬性 考察一些涉及許多物品的事務:事務 ...
在各種數據挖掘算法中,關聯規則挖掘算是比較重要的一種,尤其是受購物籃分析的影響,關聯規則被應用到非常多實際業務中,本文對關聯規則挖掘做一個小的總結。 首先,和聚類算法一樣,關聯規則挖掘屬於無監督學習方法,它描寫敘述的是在一個事物中物品間同一時候出現的規律的知識模式,現實生活中 ...
前面幾篇介紹了關聯規則的一些基本概念和兩個基本算法,但實際在商業應用中,寫算法反而比較少,理解數據,把握數據,利用工具才是重要的,前面的基礎篇是對算法的理解,這篇將介紹開源利用數據挖掘工具weka進行管理規則挖掘。 weka數據集格式arff arff標准數據集簡介 weka ...
上一篇介紹了關聯規則挖掘的一些基本概念和經典的Apriori算法,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 ...