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 ...

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 ...

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 ...

在美國有這樣一家奇怪的超市，它將啤酒與尿布這樣兩個奇怪的東西放在一起進行銷售，並且最終讓啤酒與尿布這兩個看起來沒有關聯的東西的銷量雙雙增加。這家超市的名字叫做沃爾瑪。 你會不會覺得有些不可思議？雖然事后證明這個案例確實有根據，美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又 ...

”這個案例就屬於數據分析中的關聯分析，也就是分析數據集中的內在隱含關系。 關聯分析可以被用於發掘商品 ...

算法目的 關聯規則挖掘中有一個非常典型的案例，"啤酒紙尿褲"案例，講的是通過對一家超市的銷售情況研究發現，很多買了紙尿褲的客戶，同時會購買啤酒，經過調查發現，買這些紙尿褲的一般是家庭父親，他們在被家庭主婦派去買紙尿褲時，會同時選擇購買啤酒來犒勞自己，根據這個發現，超市將紙尿褲和啤酒放在 ...

首先導入包含apriori算法的mlxtend庫， 調用apriori進行關聯規則分析，具體代碼如下，其中數據集選取本博客 “機器學習算法——關聯規則” 中的例子，可進行參考，設置最小支持度（min_support）為0.4，最小置信度（min_threshold）為0.1 ...