《Python數據分析與挖掘實戰》這本書槽點慢慢，代碼不全、錯誤、......此類種種。 文章思路還是有點意思的，稍微折騰、補充練習一下，在此分享一下，希望不吝賜教呢~ REF：在源代碼基礎上，合並補充，主要供了解函數用。 源代碼及數據需要可自取：https ...

一、背景和挖掘目標 二、分析方法與過程 1、數據獲取 2、數據預處理 1.篩選有效問卷（根據表8-6的標准） 共發放1253份問卷，其中有效問卷數為930 2.屬性規約 3.數據變換 ...

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 ...

機器學習筆記之關聯規則 一、關聯規則概述 1.1 關聯規則 關聯規則（Association Rules）反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。如果兩個或者多個事物之間存在一定的關聯關系，那么，其中一個事物就能夠通過其他事物預測到。 關聯規則可以看作是一種IF-THEN關系。假設 ...

聲明： 　　機器學習系列主要記錄自己學習機器學習算法過程中的一些參考和總結，其中有部分內容是借鑒參考書籍和參考博客的。 目錄： 什么是關聯規則 關聯規則中的必須知道的概念 關聯規則的實現過程 關聯規則的核心點——如何生成頻繁項集（Apriori算法） 關聯規則的核心點 ...

1.關聯規則分析的定義 關聯分析(Association Analysis)用於發現隱藏在大型數據集中的令人感興趣的聯系。聯系的表示方式一般為關聯規則或頻繁項集，例：{尿布}→{啤酒}。 2.關聯規則分析的基本概念 項集：項的集合稱為項集。一個包含k個數據項的項集就稱為k−項集。 項集 ...

　　諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作涉及關聯規則的挖掘理論的探索、原有算法的改進和新算法的設計、並行關聯規則挖掘（Quantitive Association Rule Mining）等問題。 內容提要 基本概念與解決方法 經典的頻繁項目集生成 ...

Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 關於這個算法有一個非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是這樣的：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班后為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布后又要順 手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒 ...