，但代價高昂，所以需要使用更加智能的方法在合理時間內找到答案。Apriori就是其中的一種關聯分析算法 ...

系列文章：《機器學習實戰》學習筆記 最近看了《機器學習實戰》中的第11章（使用Apriori算法進行關聯分析）和第12章（使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集）。正如章節標題所示，這兩章講了無監督機器學習方法中的關聯分析問題。關聯分析可以用於回答"哪些商品經常被同時購買？"之類的問題 ...

關聯規則挖掘可以讓我們從數據集中發現項與項（item 與 item）之間的關系，它在我們的生活中有很多應用場景，“購物籃分析”就是一個常見的場景。 在今天的內容中，希望你能帶着問題，和我一起來搞懂以下幾個知識點： 搞懂關聯規則中的幾個重要概念：支持度、置信度、提升度； Apriori ...

上一篇我們講了關聯分析的幾個概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根據物品的支持度找出所有物品的頻繁項集。 Python --深入淺出Apriori關聯分析算法（一） 這次呢，我們會在上次的基礎上，講講如何分析物品的關聯規則得出關聯結果，以及給出 ...

”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 ...

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 ...

輸出結果： ...

前言 想必大家都聽過數據挖掘領域那個經典的故事 - "啤酒與尿布" 的故事。 那么，具體是怎么從海量銷售信息中挖掘出啤酒和尿布之間的關系呢？ 這就是關聯分析所要完成的任務了。 本文將講解關聯分析領域中最為經典的Apriori算法 ...