数据挖掘之关联规则和频繁项集

最新推荐文章于 2023-07-02 16:47:46 发布
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#数据挖掘 #A-Priori

本文探讨了关联规则挖掘及频繁项集的多种高效算法，包括FP-Growth算法及其在大数据集上的应用优势，同时介绍了PrefixSpan算法原理，适用于序列模式挖掘。
关联规则挖掘：频繁项集挖掘算法
kkchenjj的博客
07-14 1570
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。
频繁项集与关联规则Frequent Itemset Mining and Association Rules、A-Priori算法 , PCY算法
qq_39852142的博客
12-23 3355
目标：寻找大量客户通常共同购买的项目 方法：使用收集的销售数据寻找频繁项集 频繁项集 Frequent Itemset 一个经典规则：如果有人买尿布和牛奶，那么他/她很可能买啤酒！ 购物篮模型：描述两类对象的多对多关系。 项：商场中的不同商品 购物篮：每个顾客购买的商品总和 支持度support：指包含项集I的购物篮个数 通常我们会设置一个阈值S（support threshold）。如果项集I的支持度（I的子集）≥ S，那么I是频繁项集。 关联规则 Association Rules 可信度 con
【大数据】六、频繁项集与关联规则（频繁项集、关联规则、A-Priori、PCY）
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ywm_up
07-09 1万+
文章目录1 定义1.1 频繁项集1.2 关联规则2 A-Priori 算法2.1 例题3 更大数据集在内存中的处理3.1 PCY 算法3.2 多阶段算法3.3 多哈希算法4 有限扫描算法4.1 随机化算法4.2 SON 算法4.3 Toivonen 算法5. 流中频繁项计数 1 定义 1.1 频繁项集 支持度是项出现的次数 支持度是频繁项集的阈值 假定有个支持度闾值(support threshold) s 。如果I是一个项集， I的支持度(support) 是指包含I (即I是购物篮中项集的子集）的购
T10I4D100K 关联规则数据集
04-07
用于测试关联规则的数据集，10个事务，4个项目，共10万条数据
关联规则算法数据集.xlsx
09-08
数据挖掘关联规则算法数据集
频繁项集与关联规则挖掘(1)
萌萌的It人 www.itmmd.com
07-31 1万+
我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘
【数据挖掘】关联规则、频繁项集、闭项集详解（图文解释 超详细）
showswoller的博客
01-07 4294
【数据挖掘】关联规则、频繁项集、闭项集详解（图文解释 超详细）
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使用股票购买数据集的频繁项集和关联规则的应用
03-02
市场篮子分析：使用股票购买数据集挖掘频繁项目集和关联规则的应用 其中包含我在美因河畔法兰克福歌德大学商业与经济学院市场学系2019/2020冬季学期选修模块“ Empirische ... 挖掘关联规则是检测一组交易中项目之间关
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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...
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电影数据集关联规则挖掘
07-12
关联规则挖掘在生活中有很多使用场景，不仅是商品的捆绑销售，甚至在挑选演员决策上，你也能通过关联规则挖掘看出来某个导演选择演员的倾向。 如何使用Apriori工具包 Apriori虽然是十大算法之一，不过在sklearn工具...
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数据挖掘之关联规则分析简介
01-07
在大数据时代，关联分析是最常见的数据挖掘任务之一。 概述 关联分析是一种简单、实用的分析技术，是指发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述一个事物中某些属性同时岀现的规律和模式。 关联分析可从...
使用频繁项集和提升度判断关联规则
05-31
针对刘红岩商务智能p30的作业2题和3题作的实验。例子数据已作好。VS2010C# .NET40下编译通过
数据挖掘关联规则分析数据集
10-26
这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，数据量在10万左右，适用于关联规则分析。
关联规则商品销售数据集
03-02
关联规则商品销售数据集，描述一个商店的商品销售记录，用于数据挖掘与机器学习。
简单关联规则对成人数据集分类
06-05
从UCI数据网站中选择成人数据库（adult），数据是从美国人口普查局数据库中提取的。这里选取一年的收入大于50k的成人数据，选取8个属性变量分别为工作环境、教育、婚姻状况、职业、关系、种族和性别，均为类别变量，如职业可为[Tech-support,Craft-repair,Other-service,Sales,Exec-managerial, Prof-specialty, Handlers-cleaners, Machine-op-inspct, Adm-clerical,Farming-fishing,Transport-moving,Priv-house-serv,Protective-serv, Armed-Forces]。可以运用关联分析找出8个属性变量中，哪些变量有关系，从而提取出一些有用信息。
apriori 频繁项集与关联规则 算法的matlab实现
05-14
使用matlab实现apriori算法 包括频繁项集的生成 和 关联规则的发现
【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）
仙魁XAN
07-02 2万+
Apriori 算法 是关联规则挖掘算法 ,关联规则 反映了对象之间 相互依赖关系 ,可以通过 一个对象 的行为或属性 预测 其它对象的行为或属性;关联规则不是 因果关系, 有可能有因果关系 , 有可能没有;如 : 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系;关联规则挖掘步骤 :① 步骤一 : 找出 支持度 ≥最小支持度阈值的 频繁项集;② 步骤二 : 根据 频繁模式 生成 满足可信度阈值的 关联规则;
数据挖掘_频繁项集/关联规则
m0_38034312的博客
11-20 3111
【1】数据挖掘和机器学习的区别:          数据挖掘应该数据量很大，需要考虑内存方面：内存速度快，但是容量小。而如果内存放不下，只能放到硬盘里，那样处理会很慢。所以数据挖掘的目的是让算法动起来。          机器学习则忽略内存，单纯的从公式和模型出发。 【2】频繁项集和关联规则：理解：无论频繁项集还是关联规则其实都是为了探索项与项之间的共振关系。（项与项之间有关联，会同时出现）
关联规则相关数据集_Linux input子系统分析之二 相关数据结构及其关联建立说明...
weixin_39662611的博客
12-01 241
在上一章我们介绍了input子系统的总体框架，本章则主要说明input相关的数据结构结构，以及这些数据结构之间的关联。对于linux内核而言，只要我们理解了其数据结构之间的关联，基本上也就大致了解其子系统的实现。一、input子系统数据结构及其关联 针对input子系统而言，其数据结构主要包括input_device、input_handler、input_handle，其中input_dev用...
数据挖掘：关联规则挖掘与频繁集方法
挖掘关联规则的关键步骤包括挖掘频繁集和生成关联规则。 频繁集是数据挖掘中的核心概念，指的是满足最小支持度阈值的项目集合。如果一个集合是频繁集，那么它的所有子集也一定是频繁的。例如，如果集合{AB}是频繁集...
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