案例來源：《Python數據分析與挖掘實戰》第8章 案例背景與挖掘目標 輸入數據： 挖掘目標： 借助三陰乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症狀與中醫證型之間的關聯關系 對截斷治療提供依據，挖掘潛性證素 分析方法與過程（選擇的原則） 子任務規划 問卷形式收集 ...

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 ...

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 ...

可提前了解啤酒尿布的小故事 1）若兩個或者多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。 2）關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在以西購買活動中所買不同商品的關聯性。（不用考慮具體的指標，只考慮頻繁） 3）”在購買計算機的顧客中，有30%的人也同時購買了打印機 ...

　　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 ...

1. 搞懂關聯規則中的幾個重要概念：支持度、置信度、提升度；2. Apriori 算法的工作原理；3. 在實際工作中，我們該如何進行關聯規則挖掘。 一、搞懂關聯規則中的幾個概念(支持度、置信度、提升度) 超市購物的例子，下面是幾名客戶購買的商品列表： 1.1 ...