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 ...

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 ...

　　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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　淺談數據挖掘中的關聯規則挖掘 　　數據挖掘是指以某種方式分析數據源，從中發現一些潛在的有用的信息，所以數據挖掘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是數據挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或者聯系。舉個最簡單的例子 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　淺談數據挖掘中的關聯規則挖掘 　　數據挖掘是指以某種方式分析數據源，從中發現一些潛在的有用的信息，所以數據挖掘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是數據挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或者聯系。舉個最簡單的例子 ...

　我計划整理數據挖掘的基本概念和算法，包括關聯規則挖掘、分類、聚類的常用算法，敬請期待。今天講的是關聯規則挖掘的最基本的知識。 　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 ...

關聯規則方法： 使用apyori包中的apriori方法，該方法傳入訓練樣本，用一個數組把一個樣板存儲起來，接着是使用數組把所有的樣本存儲起來 ...

前面我們討論的關聯規則都是用支持度和自信度來評價的，如果一個規則的自信度高，我們就說它是一條強規則，但是自信度和支持度有時候並不能度量規則的實際意義和業務關注的興趣點。 一個誤導我們的強規則 看這樣一個例子，我們分析一個購物籃數據中購買游戲光碟和購買影片光碟之間的關聯關系 ...