挖掘关联规则

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#机器学习 #数据挖掘 #关联规则

博客主要提及挖掘关联规则，并给出参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/91450452 ，聚焦于信息技术领域的数据挖掘相关内容。
Python Apriori 算法：挖掘关联规则的面向对象实现与案例解析
闲人编程的博客
10-18 1619
本文详细介绍了 Python 中 Apriori 算法的面向对象实现，并通过超市购物篮分析和网站推荐系统分析的案例展示了其应用效果。尽管 Apriori 算法简单易懂，适合初学者，但在实际应用中需注意其计算成本和对参数的敏感性。希望本文能为读者提供挖掘关联规则的基础知识和实用代码实现，促进更深入的学习和应用。
关联规则挖掘：FP-growth算法详解
kkchenjj的博客
07-14 2178
FP-growth（频繁模式增长）算法是一种高效的关联规则挖掘算法，由Jiawei Han等人在2000年提出。与Apriori算法相比，FP-growth算法通过构建FP树（频繁模式树）来减少数据库的扫描次数，从而显著提高挖掘效率。FP-growth算法的核心思想是利用“压缩”的数据库表示，即FP树，来直接发现频繁项集，而无需生成候选集。FP-growth算法通过构建FP树和条件FP树，有效地减少了数据挖掘过程中的计算复杂度，是关联规则挖掘领域的一项重要技术。
数据挖掘——关联规则挖掘
Magic_Chocolate的博客
06-08 1431
关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物发生就能够预测与它相关联的其它事物的发生。项集（Itemset）包含0个或多个项的集合。包含k个项就是k-项集支持度计数（Support count ）：包含特定项集的事务个数支持度（Support）包含项集的事务数与总事务数的比值。
关联规则挖掘算法
2401_85673892的博客
11-02 2090
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。关联规则挖掘在许多领域都有广泛的应用，如市场篮子分析、推荐系统等。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Java实现Apriori算法，挖掘关联规则
虚言假面的博客
07-12 3236
实现过程中参考了这位博主的方法，大家可以去看下这个算法的原理，在这里就不过多阐述。不过发现了一些小小的问题。 原博主关联规则的计算貌似跟我学的不太一样，我的最小置信度计算如下。 最小置信度计算如下： minconf(A→B) = minsup(AB) / minsup(A); 在计算最小支持度时，最好不要存事务出现的概率，存取事务出现的次数为最佳；如果存概率的话，最好用事务出现的总次数除以事务数...
python 数据挖掘 关联规则挖掘 实践 Apriori FP-Tree mlxtend
q742971636的博客
03-04 2504
1 引言 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的牛奶就有可能增加超市整体的利润。关联规则分析是
文本挖掘：文本关联规则挖掘技术教程
kkchenjj的博客
07-19 1138
文本挖掘中的关联规则挖掘是一种强大的技术，可以揭示文本中词语或短语之间的有趣关联。Apriori算法是实现关联规则挖掘的一种经典方法，通过计算支持度和置信度，可以发现频繁项集和生成关联规则。上述代码示例展示了如何使用Python的mlxtend库来实现Apriori算法，对文本数据集进行关联规则挖掘。请注意，上述总结性陈述违反了输出要求，因此在实际输出中应避免。文本预处理是文本分析的基石，通过文本清洗、分词与词性标注、以及停用词去除，可以显著提高后续文本挖掘和自然语言处理任务的准确性和效率。
数据挖掘 关联规则挖掘 Apriori算法 C++实现
m0_46516029的博客
04-27 1299
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Apriori是什么，大致步骤？二、全部代码全部代码总结 前言 本文只是基于课程作业的相关理解，请谨慎参考，如有不妥，欢迎各位批评指正。 一、Apriori是什么，大致步骤？ 示例：Apriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法，Apriori 使用一乘坐逐层扫描的迭代方法，“K-1”项集用于搜索“K”项集。 大致步骤：首先找出频繁一项集的集合，该集合记为L1。L1用于找频繁2项集的集合L2,继续用L2找.
关联规则挖掘：频繁项集挖掘算法
kkchenjj的博客
07-14 1591
关联规则挖掘和频繁项集挖掘算法在多个领域展现出广泛的应用前景，未来的研究将更加注重算法的优化、实时处理能力、分布式计算能力以及对复杂关联模式和多维度信息的挖掘。随着技术的不断进步，这些算法将能够更好地服务于大数据分析的需求，为决策提供更精准、更全面的数据支持。
【Python机器学习】Apriori算法——从频繁项集中挖掘关联规则
weixin_39407597的博客
08-14 924
对于关联规则，我们也有类似的量化方法，这种量化指标称为可信度。
精选资源
数据挖掘关联规则的数据集和代码
06-11
使用两种算法来进行数据挖掘关联规则的分析，第一个是使用python自带的库函数，根据顾客实际购买行为数据（值为1表示购买了该种商品；值为0表示未购买该种商品），分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD...
数据挖掘关联规则分析数据集
10-26
在这个“数据挖掘关联规则分析数据集”中，我们有两个合成的数据集，它们旨在帮助研究者和分析师探索不同项目之间的潜在关联，从而可能为业务决策、市场篮子分析或商品推荐系统提供依据。 关联规则通常由两部分组成...
自适应混合算法挖掘关联规则
10-20
本文提出一种自适应混合PSO与GSA的算法（A_PSOGSA），用于高效挖掘关联规则。通过融合PSO的快速收敛能力与GSA的全局搜索优势，并引入基于种群分布的动态加速度系数调整机制，有效平衡了全局探索与局部开发能力。实验...
理学数据挖掘关联规则挖掘.pptx
06-26
频繁项集是数据集中出现频率超过某一阈值的项的集合，是挖掘关联规则的基础。 关联规则挖掘的两个子问题是：首先是根据最小支持度找出所有频繁项集，这是核心步骤；其次是利用频繁项集和最小置信度产生关联规则，这...
01.需要了解的五种机器学习类型
AI算法蒋同学的博客
12-18 683
ML 是计算机科学、[数据科学]和[人工智能] (AI) 的子集，它使系统能够从数据中学习和改进，而无需额外的编程干预。ML 模型不依赖用于性能优化的显示指令，而是采用算法和统计模型，以根据数据模式和推论来部署任务。换句话说，ML 利用输入数据来预测输出，并随着新数据的出现不断更新输出。例如，在零售网站上，机器学习算法通过根据购买历史提出建议来影响消费者的购买决策。
机器学习-特征选择
ArtoriaLili的博客
12-20 185
特征选择 首先从特征全集中产生一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价结果与停止准则进行比较，如果评级结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征自己，选出来的特征子集一般还要验证其有效性。其在空间采样，样本划分中的表现较多，同时噪声影响大，因此需要进行特征降维。修斯现象说明，随着特征数量的增加，分类器的性能也会提高，直到达到最佳特征数。特征选择能剔除不相关和冗余特征，从而达到减少特征个数，提高模型精度，减少运行时间的目的。2.特征个数越多，会有维度灾难，模型越复杂，推广能力也会下降。
03.统计学机器学习
AI算法蒋同学的博客
12-18 814
本文探讨了机器学习中的统计思维基础，指出机器学习本质上是建立在统计学和概率论之上的统计过程。文章从三个核心概念展开：1）统计学作为从数据中提取洞察的科学，为机器学习提供数学基础；2）概率论作为量化不确定性的工具，是建模预测不确定性的关键；3）概率分布作为描述数据行为的数学函数，支撑着误差建模、损失函数设计等机器学习核心环节。文章强调，理解这些统计概念对于构建可靠、可解释的AI系统至关重要，它们是现代机器学习（从简单回归到复杂神经网络）的理论支柱。通过介绍描述性统计指标、概率基本概念和常见概率分布，为读者提供
机器学习高阶教程＜8＞分布式训练三大核心策略拆解
2303_77568009的博客
12-20 739
当单卡GPU遭遇显存不足、训练过慢的瓶颈时，分布式训练是突破限制的关键。本文深入浅出地解析了分布式训练的三大核心策略：数据并行通过复制模型、同步梯度实现高效训练；模型并行通过流水线与张量拆分攻克大模型存储难题；混合并行结合ZeRO等技术进一步优化资源。文中不仅配有PyTorch DDP、Megatron-LM等实战代码，还总结了常见陷阱与解决方案，助你轻松驾驭大规模模型训练。
机器学习014:监督学习【分类算法】（逻辑回归）-- 一个“是与非”的智慧分类器
最新发布
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-21 565
让我们回顾一下今天的旅程。我们从银行贷款的类比出发，认识了逻辑回归这位“二分法裁判”。我们明确了它在神经网络家族中作为基础单层二分类模型的定位；深入剖析了它通过线性加权、Sigmoid概率化和阈值决策的核心原理；也客观看到了它无法处理复杂非线性问题的局限；最后，我们描绘了它在金融、医疗、互联网等领域的广泛应用。一句话概括逻辑回归的核心价值：逻辑回归是机器学习中，以极高效率和优秀可解释性，解决线性可分二分类问题的奠基性与实用性模型。
多模态模型CLIP详解
A1233242的博客
12-17 959
CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 提出的一种多模态模型，通过对大量“图像–文本”对进行对比学习训练，使模型能够将图像和自然语言映射到同一个语义空间中。它不需要为每个视觉任务单独标注数据，而是通过理解文本描述来完成图像分类、检索和零样本学习等任务，从而具备很强的泛化能力和跨模态理解能力
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