《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 ...

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 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　淺談數據挖掘中的關聯規則挖掘 　　數據挖掘是指以某種方式分析數據源，從中發現一些潛在的有用的信息，所以數據挖掘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是數據挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或者聯系。舉個最簡單的例子 ...

在數據挖掘的知識模式中，關聯規則模式是比較重要的一種。關聯規則的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是數據中一種簡單但很實用的規則。關聯規則模式屬於描述型模式，發現關聯規則的算法屬於無監督學習的方法。 一、關聯規則的定義和屬性 考察一些涉及許多物品的事務：事務 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　淺談數據挖掘中的關聯規則挖掘 　　數據挖掘是指以某種方式分析數據源，從中發現一些潛在的有用的信息，所以數據挖掘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是數據挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或者聯系。舉個最簡單的例子 ...

數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則） Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...

　　上一篇介紹了關聯規則挖掘的一些基本概念和經典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發現Apriori算法是一個候選消除算法，每一次消除都需要掃描一次所有數據記錄，造成整個算法在面臨大數據集時顯得無能為力。今天我們介紹一個新的算法 ...