【数据挖掘】关联分析之Apriori

1.Apriori算法


如果一个事务中有X,则该事务中则很有可能有Y,写成关联规则

{X}→{Y}

将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题,在超市购物时,有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒,即{尿布}→{啤酒}。原来,妻子嘱咐丈夫回家的时候记得给孩子买尿布,丈夫买完尿布后通常会买自己喜欢的啤酒。


考虑到规则的合理性,引入了两个度量:支持度(support)、置信度(confidence),定义如下

轻松入门机器学习数据挖掘算法——关联分析(Apriori算法) 关联分析是一门分析技术,用于发现大量数据中,各组数据之间的联系。关联分析是探索数据之间联系的技术,而数据之间的联系,我们用关联规则来表示,表达式为:{X}→{Y}(X 和 Y 之间不存在相同项)。大多数的关联分析工作,主要任务就是生成频繁项集和关联规则,从而发现隐藏的关联关系。现实工作中的“项”(商品)成百上千,真实的“事务”(交易)数以万计,确认频繁项集合关联规则,提高计算效率可以使用Apriori算法。 阅读详情

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(update 2012.12.28 关于本项目下载及运行的常见问题 FAQ见 newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )一、Apriori算法       Apriori是非常经典的关联分析频繁模式挖掘算法,其思想简明,实现方便,只是效率很低,可以作为频繁模式挖掘的入门算法。其主要特点是       1、k-1项集连接规律:

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数据挖掘:关联分析—Apriori算法

@TOC 前言 关联分析是用于发掘数据间关联度的分析技术,即通过发掘事务数据集内每项数据组合出现的概率。 广泛应用日常各领域,例如,在生物信息学中的功能基因定位、医疗领域的病症关联分析、快消领域等多个方面。 一、Apriori算法原理 在关联分析的过程中用到的三个指标:支持度、置信度、提升度。 每项数据组合都有自己的支持度,支持度就是数据组合项出现的次数占事务数据集总项数的比例【支持度=数据组合项出现的次数/事务数据集总项数】。支持度最高为一,最低为零。在分析过程中,根据数据的具体情况人为设置

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