Apriori算法进行关联分析总结

最新推荐文章于 2025-06-15 10:09:03 发布
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分类专栏： python问题 通联关系 机器学习 文章标签： Apriori
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博客介绍了关联分析，包括频繁项集和关联规则两种形式，还提及支持度和置信度的概念。重点阐述了Apriori算法，利用其特性可避免项集数目指数增长，最后说明了该算法的流程，如收集数据、准备数据、生成候选项集等。

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关联分析

关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，可以有两种形式：

  • 频繁项集（frequent item sets）：经常出现在一起的事务组合
  • 关联规则（associational rules）：两种事物间可能存在很强的关系

支持度

数据集中包含该项集的记录所占的比例

置信度

对于某一条规则

Apriori

因为要列举所有事物组合，计算次数呈指数增长，研究人员发现了Apriori算法，如果某个项集是频繁的，它的子集也是频繁的。如果项集是非频繁项集，它的所有超集也是非频繁项集。可以避免项集数目的指数增长。

算法流程

  • 收集数据（在论文中我是仿真得到的）
  • 准备数据
  • 生成候选项集
  • 使用：发现频繁项集以及物品之间的关联规则

 

机器学习实验报告——APRIORI算法
m0_64198455的博客
01-22 2687
1.4.1关联规则关联规则是形如X=>Y的蕴含式，其中X、Y分别是一事务的真子集，且X∩Y=Φ。X称为规则的前提，Y称为规则的结果。关联规则反映出X中的项目在事务中出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。本次实验主要探讨了关联规则挖掘领域中的经典算法——Apriori算法。首先介绍了Apriori算法的背景，该算法填补了关联规则挖掘领域的研究空白，并为大规模数据集中频繁项集和关联规则的发现提供了高效的解决方案。
机器学习之使用Apriori算法进行关联分析的学习总结
zhao_yang_2017的博客
05-01 1477
商店交易流水交易码商品1牛肉，牛奶2苹果，牛肉，牛奶，益力多3葡萄，香蕉，豆奶，尿布，牛肉，牛奶4鲫鱼，苹果，牛肉，牛奶，口香糖5卫生纸，洗发水，牛肉，牛奶1. 频繁项集     经常出现在一块的物品的集合  2.关联分析    从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系3.支持度    支持度是针对项集来说的，一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录的所占比例，即上表5条记录中，有两条{苹果，...
Apriori算法 进行关联分析
wu的博客
12-10 324
  Apriori算法主要用于在大规模数据中寻找数据之间的关系，包括频繁项集和关联规则 频繁项集：经常一起出现的物品的集合 关联规则：两个物品之间的相关性 例如：以下有四条购物记录 [1,2,3] [1,2] [1,2,4] [2,5] 商品1和商品2之间的关系就是关联规则 项集的支持度：数据集中包含该项集的记录的比例，针对项集，我们一般会定义一个 例：[1,2]的支持度为3/4 ...
机器学习实验报告6-关联规则分析Apriori 算法
最新发布
2302_79891212的博客
06-15 984
Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法，用于发现数据集中频繁出现的项集及其关联关系。该算法通过逐层搜索和候选项集生成来识别满足最小支持度的频繁项集，进而挖掘强关联规则。其核心思想基于"频繁项集的子集也必为频繁项集"的Apriori原理。算法实现包括数据准备、候选项集生成、频繁项集挖掘和规则提取四个主要步骤。虽然Apriori算法简单易实现，广泛应用于商业分析等领域，但也存在多次扫描数据库、产生大量中间项集等缺点。实验以超市交易数据为例，展示了从数据预处理到关联规则生成的全过程，验证了算法在发现商品购买
使用Apriori算法进行关联规则挖掘的实验报告与代码实现
04-06
电子科技大学数据挖掘课程 第二次实验 关联规则挖掘 实验报告及代码实现 包括频繁项集获取过程 关联规则获取过程 自认为理解&写得还是很透彻的哈哈哈 没看懂可以来找我~
Apriori算法对购物篮进行关联分析-Apriori算法进行购物篮关联分析.rar
08-12
Apriori算法对购物篮进行关联分析-Apriori算法进行购物篮关联分析.rar 大家好，出来乍到，看到好多高手分享自己的程序，我也想分享一下，做出自己的贡献。 虽然学MATLAB已经一年有余，但是一直忙着数学建模，对...
apriori.rar_Apriori_Apriori算法_apriori code_关联分析_关联规则
07-14
在MATLAB环境中实现Apriori算法，可以有效地处理大量数据并进行高效的关联规则分析。 在MATLAB源码apriori_rules.m中，我们可以看到算法的核心逻辑。Apriori算法的核心思想是基于“频繁项集”的概念，即如果一个项...
python apriori算法 sklearn_使用Apriori算法进行关联分析
weixin_39967670的博客
12-21 3235
目录1.名词概念2.频繁项集发现3.Apriori算法关联分析4.代码实现5.参考文章通过组合交叉变量制定风控策略时有两种方法：一是通过决策树分箱进行变量交叉，可以见文章假设一个简单的交易清单如下，分别代表5笔交易情况。下面是关联分析中用到的一些名词概念。1.项与项集项，指我们分析数据中的一个对象，如豆奶；项集，就是若干项的项构成的集合，如集合{豆奶，莴苣}是一个2项集。2.支持度某项集在数据集中...
关联规则：该函数使用 Apriori 算法发现关联规则。-matlab开发
06-01
关联分析是一种发现隐藏在大型数据集中的有趣关系的方法。 给定一组交易，它会找到规则，根据交易中其他项目的出现来预测一个项目的出现。 规则的形式为 A -> B（例如，{洋葱，土豆} - > {汉堡}）。 支持度和置信...
Apriori 算法关联分析
脚踏实地，仰望星空
07-10 1930
描述：关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以由两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集：是经常出现在一起的物品的集合。 关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系。量化定义： 交易号码 商品 0 豆奶，莴苣 1 莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜 2 豆奶，尿布，葡萄酒，橙汁 3 莴苣，豆奶，尿布，葡萄酒 4 莴苣，豆奶，尿布，橙汁 如
Apriori算法实验报告
03-07
Apriori算法实验报告 Apriori算法的Java代码实现和运行结果
关联规则Apriori算法实验.zip
11-22
关联规则Apriori算法实验，内内含代码和。word报告，包您满意。关联规则Apriori算法实验，内内含代码和。word报告，包您满意。关联规则Apriori算法实验，内内含代码和。word报告，包您满意。关联规则Apriori算法实验，内内含代码和。word报告，包您满意。
matlab实现apriori算法源代码实验报告
雨梦水寒丶
02-27 5845
一、实验目的 通过实验，加深数据挖掘中一个重要方法——关联分析的认识，其经典算法为apriori算法，了解影响apriori算法性能的因素，掌握基于apriori算法理论关联分析的原理和方法。 二、实验内容 对一数据集用apriori算法做关联分析，用matlab实现。 三、方法手段 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。市场分析员要从大量的数据中发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的关系。如果...
Apriori 算法分析
清风徐来的博客
05-09 1780
Apriori 算法分析: 利用my_new_apriori.py文件，对杂货店商品进行关联规则挖掘，支持度=0.06，置信度=0.2 使用的数据集： 数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/14Vgvv5OK-luwTgoEZozbRw 提取码：vvym # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 22 10:21:02 2019 @author: Administrator """ import pandas as p
Apriori算法解析
Angus爱吃鱼
05-12 5644
本文主要对Apriori算法进行解析，参考书籍《Introduction to Data Mining》摘要： 本算法主要应用于关联分析问题（啤酒与尿布）。它使用基于支持度的剪枝技术，系统的控制候选集指数增长。            关联规则是形如X->Y的蕴涵表达式，其中X和Y是不相交的项集，即X∩Y=∅。            支持度(s)：s(x->y)=count(X∪Y)/N...
机器学习实战（十）Apriori算法进行关联分析
yangshaojun1992的博客
03-22 1684
一、前言 在去杂货店买东西的过程，实际包含了许多机器学习的当前及未来应用，这包括物品的展示方式、购物之后优惠券的提供以及用户忠诚度计划，等等。它们都离不开对大量数据的分析。 通过查看哪些商品经常在一起购买，可以帮助商店了解用户的购买行为。这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价、市场促销、存货管理等环节。从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(associa...
机器学习实战：使用 Apriori 算法进行关联分析
RexT1的博客
12-28 1077
机器学习实战：使用 Apriori 算法进行关联分析 从大规模数据集中寻找物品间的隐 含关系被称作关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning）。这 里的主要问题在于，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需的计算代价很高，蛮力搜 索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。本章 将介绍如何使用Apriori算法来解决上述问题。
使用Apriori算法进行关联分析
ggwcr的博客
09-30 1252
1、使用Apriori算法进行关联分析关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。这是商家通过研究用户的清单来提高销量的一个典型的例子。这种从大规模数据中寻找物品间的隐含关系式十分耗时和复杂的，所需的计算代价也很高。因此需要更加智能的方法在合
使用Apriori算法进行关联分析的实现步骤
关联分析是数据挖掘领域中的一种...通过上述分析，我们可以看出关联分析和Apriori算法的实现是数据挖掘领域中的一个基础和核心任务，其应用广泛，但实施过程中需要克服各种挑战，并根据实际情况选择合适的优化策略。
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