原文: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,如果它頻繁地出現在購物歷史數據庫中,則稱它為一個 頻繁地 序列模式。 一個子結構可能涉及不同的結構形式,如子圖 子樹或子 ...

2019-08-31 22:34 0 463 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
Python數據挖掘-相關性-相關分析

所需模塊 numpy、pandas 相關系數計算 首先使用numpy.mean()方法求出均值,Xsd=numpy.std()方法求出標准差; 然后在通過(X-Xmean)/Xsd公式求出z分數; 最后通過numpy.sum(ZX*ZY)/len(X) 使用 ...

Thu Oct 04 05:48:00 CST 2018 0 5982
數據挖掘關聯分析七(非頻繁模式

頻繁模式頻繁模式,是一個項集或規則,其支持度小於閾值minsup. 絕大部分的頻繁模式不是令人感興趣的,但其中有些分析是有用的,特別是涉及到數據中的負相關時,如一起購買DVD的顧客多半不會購買VCR,反之亦然,這種負相關模式有助於識別競爭項(competing item),即可以相互 ...

Fri Aug 21 21:43:00 CST 2015 0 4139
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 ...

Mon Dec 11 19:28:00 CST 2017 0 1851
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和算法,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(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
 
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