Apriori算法-頻繁項集-關聯規則
計算頻繁項集： 首先生成一個數據集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
原文：頻繁項集------->產生強關聯規則的過程
頻繁項集 gt 產生強關聯規則的過程 .由Apriori算法 當然別的也可以 產生頻繁項集 .根據選定的頻繁項集，找到它所有的非空子集 .強關聯規則需要滿足最小支持度和最小置性度 假設關聯規則是：A gt B ， support A gt B P AUB confidence A gt B P B A P AUB P A 。這里求概率都可以替換為求支持度計數 就是統計在源數據表中各個出現的次數，例 ...
2018-01-05 10:48 1 3874 推薦指數：
相關推薦
關聯規則—頻繁項集Apriori算法
頻繁模式和對應的關聯或相關規則在一定程度上刻畫了屬性條件與類標號之間的有趣聯系，因此將關聯規則挖掘用於分類也會產生比較好的效果。關聯規則就是在給定訓練項集上頻繁出現的項集與項集之間的一種緊密的聯系。其中“頻繁”是由人為設定的一個閾值即支持度 （support）來衡量，“緊密”也是由人為設定的一個 ...
FP-TREE 算法，頻繁項集與關聯規則分析
需要掃描多個事物數據集，增加IO開銷。會產生2的k次方頻繁項集。 ...
【數據倉庫與數據挖掘 - 關聯分析算法】頻繁項集？關聯規則？支持度？置信度？自連接？
（關聯規則）三個 求頻繁項集： 對於如表5.5所示的事務集合，設最小支持度計數為3，采用Apr ...
數據挖掘之關聯分析二（頻繁項集的產生）
頻繁項集的產生 格結構（lattice structure）常常用來表示所有可能的項集。 發現頻繁項集的一個原始方法是確定格結構中每個候選項集的支持度。但是工作量比較大。另外有幾種方法可以降低產生頻繁項集的計算復雜度。 減少候選項集的數目。如先驗(apriori)原理，是一種不用 ...
關聯分析--概述（項集、關聯規則、支持度、置信度、提升度）
關聯分析 概述 關聯分析是數據挖掘的核心技術之一，其關聯規則模型及數據挖掘算法是由 IBM 公司Almaden研究中心的R.Agrawal在1993年首先提出的，目的是從大量數據中發現項集之間的有趣關聯或相互關系，其中最經典的Apriori算法在關聯規則分析領域具有很大的影響力。 1．項集 ...
頻繁項集的產生及經典算法
前言： 關聯規則是數據挖掘中最活躍的研究方法之一， 是指搜索業務系統中的所有細節或事務，找出所有能把一 組事件或數據項與另一組事件或數據項聯系起來的規則，以獲 得存在於數據庫中的不為人知的或不能確定的信息，它側重於確 定數據中不同領域之間的聯系，也是在無指導學習系統中挖掘本地模式的最普通形式 ...
關聯規則
關聯規則：評定規則的標准 支持度：規則前項LHS和規則后項RHS所包括的商品都同時出現的概率，LHS和RHS商品的交易次數/總交易次數。 置信度：在所有的購買了左邊商品的交易中，同時又購買了右邊商品的交易機率，包含規則兩邊商品的交易次數/包括規則左邊商品的交易次數。 提升度（有這個規則 ...