数据挖掘笔记（4）——关联规则

最新推荐文章于 2024-04-28 20:22:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dananhai381/article/details/10359041
本文介绍了关联规则挖掘的基本概念，包括事务、项、项集、支持度及置信度等，并详细阐述了挖掘步骤，从数据预处理到规则分析，同时讨论了如何通过减少候选项集和构建hash树来降低计算量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基本概念

        事务：每一个记录

        项：记录中的每一个

        项集：项的组合构成一个项集

        支持度：同时出现的概率，P（AB）

        置信度： P(B | A)

        发现有意义的规则： 最小支持度和最小置信度

挖掘步骤

      1.数据预处理

      2.发现频繁项目集： 使用最小支持度进行筛选

      3.由频繁项目生成关联规则： 满足最小置信度

      4.对关联规则分析

降低计算量

        减少候选项集： 频繁项集的子集也是频繁的 ，非频繁集的超集也是非频繁的

        构造hash树，不是和每个事务对比

        频繁模式增长 FB树 

基本算法

        1. 多循环方式的挖掘算法

        2. 增量式更新算法

        3. 并行发现算法

        4. 多层关联规则： 把小概念项的概念进行提升，如蒙牛提升为牛奶

        5. 量化属性关联规则： 转换为布尔类型

        6. 基于约束的关联规则

《AI大模型开发笔记》——数据挖掘领域十大经典算法
qq837993702的博客
01-25 8925
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。< span=“”>
数据研发学习笔记09：关联规则挖掘及Python实践
weixin_41961559的博客
05-24 1000
文章目录1 引言2 频繁模式与关联规则3 频繁项集的典型挖掘方法3.1 逐层发现算法Apriori3.2 无候选集发现算法FP-growth4 关联规则的生成方法5 关联规则的其他类型6 关联规则的兴趣度的其他度量6.1 Lift度量6.2 cosine度量7 Python实践：关联规则挖掘 1 引言 关联规则挖掘（Association Rules Mining）或者关联分析（Association Analysis）最早是为了进行购物篮分析而提出的。关联规则可以用于对交叉营销和市场布局进行辅助决策。
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09-25 2676
常见的数据预处理方法有：数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。 1.      数据清洗：数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音，还要能将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来。 2.      数据集成：将多个数据源中的数据合并，并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。 3.      数据变换：找到数据的特征表示，
数据预处理与关联
un_lock的博客
06-01 945
数据预处理与关联 数据质量的含义 正确性 一致性 完整性 可靠性 在建立数据仓库的时候，由于各种原因造成里数据错误的不可避免性，所以便需要对数据进行预处理。 形式 数据清理 缺失值：忽略、人工填写、全局变量填充、属性平均值填充、最可能值填充、所有同类样本平均值填充。 噪声数据：分箱(按箱平均值、按箱中指、按箱边界)、聚类、回归、计算机和人工检查结合 数据集成 实体识别 属性冗余 数据重复 数据值冲突的检测与处理 数据交换 平滑 聚类 数据概化 规范化 属性构造 数据归约 关联 管理
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wjlyjdchu的专栏
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Moonee_
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深入机器学习系列9-关联规则
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KF（或其变体）提供了提供对象轨迹的最佳估计的能力，但由于测量的不确定性，无法保证被跟踪对象实际上是相关对象。因此，对估计的轨迹进行后续分类和验证是非常必要的。 数据关联（DA）是将检测结果关联到跟踪滤波器的过程， DA 滤波器有两类：确定性滤波器和概率滤波器。 确定性 DA 滤波器的代表是最近邻域滤波器 (NNF) 算法，该算法使用相对状态的最近测量值更新每个对象。 NNF 根据测量和轨迹之间的最短欧几里德或马氏距离将对象与已知轨迹相关联。当多个测量值彼此靠近，可能导致单个测量值被错误地更新所有其他附
Python学习笔记关联规则
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### Python 学习笔记：关联规则示例教程 #### 使用 Apriori 算法实现关联规则挖掘 为了展示如何利用 Python 进行关联规则挖掘，下面将介绍一种常用的算法——Apriori 算法。此算法广泛应用于市场篮子分析等领域。 首先安装必要的库 `mlxtend` 和 `pandas`： ```bash pip install mlxtend pandas ``` 接着编写如下代码来加载数据集并应用 Apriori 算法找出频繁项集以及相应的置信度和支持度指标： ```python import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 创建交易记录列表 transactions = [ ['牛奶', '面包'], ['尿布', '啤酒', '鸡蛋'], ['牛奶', '尿布', '饼干'], ['面包', '黄油', '果汁'], ['牛奶', '面包', '尿布', '黄油'] ] te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) print("频繁项集:") print(frequent_itemsets) print("\n关联规则:") print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence']]) ``` 上述程序会输出满足最小支持度 (min_support) 及最小置信度 (min_threshold) 的商品组合及其统计特性[^4]。
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