原文:數據挖掘算法:關聯分析一(基本概念)

一.基本概念 我們來看上面的事務庫,如同上表所示的二維數據集就是一個購物籃事務庫。該事物庫記錄的是顧客購買商品的行為。這里的TID表示一次購買行為的編號,items表示顧客購買了哪些商品。 事務: 事務庫中的每一條記錄被稱為一筆事務。在上表的購物籃事務中,每一筆事務都表示一次購物行為。 項集 T : 包含 個或者多個項的集合稱為項集。在購物藍事務中,每一樣商品就是一個項,一次購買行為包含了多個項, ...

2017-12-11 11:28 0 1851 推薦指數:

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數據挖掘關聯分析一(基本概念

許多商業企業運營中的大量數據,通常稱為購物籃事務(market basket transaction)。表中每一行對應一個事務,包含一個唯一標識TID。 利用關聯分析的方法可以發現聯系如關聯規則或頻繁項集。 關聯分析需要處理的關鍵問題: 從大型事務數據集中發現模式可能在計算上要付出很高 ...

Wed Aug 19 05:05:00 CST 2015 0 21064
數據挖掘系列(1)關聯規則挖掘基本概念與Aprior算法

 我計划整理數據挖掘基本概念算法,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 ...

Thu Aug 01 00:18:00 CST 2013 14 19795
數據挖掘-挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方法

挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方法 頻繁模式(frequent pattern)是頻繁地出現在數據集中的模式(如項集、子序列或子結構)。 例如,頻繁地同時出現在交易數據集中的商品(如牛奶和面包)的集合是頻繁項集。 一個子序列,如首先購買PC,然后是數碼相機,再后是內存卡,如果它頻繁 ...

Sun Sep 01 06:34:00 CST 2019 0 463
數據挖掘——關聯算法

一、概念 關聯(Association) 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則(AR,Assocaition Rules) 用於從大量數據挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。(購物籃分析) 協同過濾(CF,Collaborative Filtering ...

Sat Nov 03 07:26:00 CST 2018 1 2938
數據挖掘(DM)基本概念

問題:數據總量爆炸式增加,如何從中提取真正有價值的信息,產生了新的領域(DM)。幾個名詞: 1)Data Mining:數據挖掘 2)Knowledge Discovery:知識發現 3)Machine Learning:機器學習(機器學習是數據挖掘的一個重要工具 ...

Sat Oct 10 17:46:00 CST 2020 0 539
數據挖掘關聯分析六(子圖模式)

子圖模式 頻繁子圖挖掘(frequent subgraph mining):在圖的集合中發現一組公共子結構。 圖和子圖 圖是一種用來表示實體集之間聯系的數據結構。 子圖,圖\(G' = (V', E')\)是另一個圖\(G = (V, E)\)的子圖,如果它的頂點集V'是V的子集 ...

Fri Aug 21 00:12:00 CST 2015 0 8996
數據挖掘關聯分析三(規則的產生)

規則產生 忽略那些前件和后件為空的規則,每個頻繁k項集能夠產生\(2(2^k-1)\)個關聯規則。將頻繁項集Y划分為兩個非空子集X和Y-X,使得\(X \to Y-X\)能滿足置信度閾值,就可以得到滿足條件的規則。 在計算規則的置信度時並不需要再次掃描事務數據集,因為產生規則的頻繁項集和它 ...

Wed Aug 19 06:20:00 CST 2015 0 4091
 
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