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 ...
原文：【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？
頻繁項集： 最基本的模式是項集，它是指若干個項的集合。頻繁模式是指數據集中頻繁出現的項集 序列或子結構。頻繁項集是指支持度大於等於最小支持度 min sup 的集合。其中支持度是指某個集合在所有事務中出現的頻率。頻繁項集的經典應用是購物籃模型。常用的頻繁項集的評估標准有支持度,置信度和提升度 關聯規則 三個 求頻繁項集： 對於如表 . 所示的事務集合，設最小支持度計數為 ，采用Apriori算法求 ...
2020-04-04 13:42 0 1356 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘關聯分析中的支持度、置信度和提升度
購物籃分析 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。 二元表示 每一行對應一個事務，每列對應一個項，項用二元變量表示 項在事務中出現比不出現更重要，因此項是非對稱的的二元變量 ...
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 ...
數據挖掘算法之-關聯規則挖掘(Association Rule)
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 ...
數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則）
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 ...
數據挖掘系列（2）--關聯規則FpGrowth算法
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 ...
數據挖掘復習筆記（三、關聯規則分析）
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 ...
數據挖掘算法之-關聯規則挖掘(Association Rule)（購物籃分析）
在各種數據挖掘算法中，關聯規則挖掘算是比較重要的一種，尤其是受購物籃分析的影響，關聯規則被應用到非常多實際業務中，本文對關聯規則挖掘做一個小的總結。 首先，和聚類算法一樣，關聯規則挖掘屬於無監督學習方法，它描寫敘述的是在一個事物中物品間同一時候出現的規律的知識模式，現實生活中 ...