数据挖掘之关联算法Apriori

最新推荐文章于 2025-05-13 08:00:00 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文详细介绍了关联分析中的Apriori算法，包括基本概念、算法原理及优化方法，如蛮力法、Fk-1*F1法和Fk-1*Fk-1法。讨论了规则的生成、频繁项集与最大频繁项集、频繁闭项集、兴趣度度量、处理分类和连续属性、序列模式和子图模式的挖掘。

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3、关联分析

3.1、基本概念

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数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解
皖山文武
04-03 4547
关联规则分析（Association-rules Analysis）是数据挖掘领域的一个重要方法，它是以某种方式分析数据源，从数据样本集中发现一些潜在有用的信息和不同数据样本之间关系的过程。 关联是指在两个或多个变量之间存在某种规律性，但关联并不一定意味着因果关系。 关联规则是寻找在同一事件中出现的不同项目的相关性，关联分析是挖掘关联规则的过程。 比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。
关联规则挖掘_数据的关联规则挖掘
weixin_39643336的博客
12-15 385
关联规则简介数据挖掘是⼀项从⼤量的记录数据中提取有价值的、⼈们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的有⽤信息，提取的知识⼀般可表⽰为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regular ides)、模式(Patterns)等形式。关联规则是当前数据挖掘研究的主要⽅法之⼀，它反映⼀个事物与其他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...
数据挖掘（三）关联分析
u012950655的专栏
11-25 2580
3、关联分析 3.1、基本概念  （1）通常认为项在事物中出现比不出现更重要，因此项是非对称二元变量。（2）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交Y=空。（3）由关联规则作出的推论并不必然蕴涵因果关系。它只表示规则前件和后件中的项明显地同时出现。（4）通常，频繁项集的产生所需的计算开销远大于规则产生所需的计算开销。（5）任何具有反单调性的度量都能够结合到数据挖掘算
关联规则算法
最新发布
m0_73776435的博客
05-13 2121
上文中，我们初步探索了关联规则算法的核心概念与主要类型，如今我们将继续深挖这一领域，剖析算法评估指标、深入实际案例，为你呈现更细腻、更具操作性的全景图。
《大数据分析原理与实践》一一第3章 关联分析模型
weixin_33889665的博客
07-03 1041
第3章 关联分析模型 关联分析用于描述多个变量之间的关联。如果两个或多个变量之间存在一定的关联，那么其中一个变量的状态就能通过其他变量进行预测。关联分析的输入是数据集合，输出是数据集合中全部或者某些元素之间的关联关系。例如，房屋的位置和房价之间的关联关系或者气温和空调销量之间的关系。关联分析主要包括如下分析内容：（1）回归分析回归分析是最灵活最常用的统计...
关联分析模型
JasonH2021的博客
12-30 3031
关联分析模型的基本概念，应用场景，实现方法和示例等
数据挖掘之关联规则算法Apriori
Vicky Jin的学习之路
09-08 3840
关联规则最初是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的关联规则。 关联规则挖掘的问题可以划分为两个子问题： 发现频繁项目集：通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则：通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。 一些小概念 项目集的支持度 给定一个全局项目集I和数据库D，I中的一个项目集A在D上的支持度是指包含A的事务在D中所占的百分比。 频繁项目集 D中所有大于等于最小支持度Minsu.
数据挖掘中关联规则Apriori算法.pdf
07-14
Apriori算法是关联规则挖掘中最有影响力的算法之一，它基于频繁项集性质的先验知识，使用逐层搜索的迭代方法来查找频繁项集。Apriori算法的一个关键步骤是进行多次数据库扫描，寻找频繁项集，并在此基础上构建关联...
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于Apriori算法的关联规则.doc
06-30
### 数据挖掘与数据分析应用案例：基于Apriori算法的关联规则 #### 一、引言 随着大数据时代的到来，如何从海量数据中提取有价值的信息变得尤为重要。数据挖掘作为一种关键技术，在商业智能、科学研究等多个领域...
【数据挖掘】4、关联分析：Apriori、FP-Growth 算法、买面包是否也爱买啤酒
呆呆的猫的博客
03-07 5500
Apriori 算法其实就是查找频繁项集 (frequent itemset) 的过程，所以首先我们需要定义什么是频繁项集。频繁项集就是支持度大于等于最小支持度 (Min Support) 阈值的项集，所以小于最小值支持度的项目就是非频繁项集，而大于等于最小支持度的项集就是频繁项集。
矩阵分析在数据挖掘中的重要性
AI天才研究院
12-26 829
1.背景介绍 数据挖掘是一种利用统计学、机器学习、操作研究、知识发现和数据驱动的方法来挖掘有价值的信息、知识和智能从大量、各种类型的数据中的科学。数据挖掘的目标是为组织提供有价值的信息，以便更好地理解现实世界、预测未来发展和制定决策。 数据挖掘过程中，矩阵分析起着至关重要的作用。矩阵分析是一种数学方法，用于处理和分析数据，以便从中提取有用的信息。矩阵分析可以帮助我们更好地理解数据的结构、关系和...
关联挖掘算法详解
11-20
关联挖掘算法主要包括Apriori和FP-Growth，两者对于不同的场景有着显著地差异性...
多维关联规则挖掘算法
09-19
一种适应关系型数据库的多维关联规则挖掘的算法。
数据挖掘之关联规则挖掘
dundunmm的博客
12-10 1679
关联规则挖掘是数据挖掘的重要任务之一，主要用于从大型数据库中发现变量之间的有趣关系或模式。关联规则广泛应用于市场篮子分析、推荐系统、网络入侵检测等领域。
数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）
热门推荐
昆兰.沃斯 的博客
08-29 15万+
终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。 这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。         频...
[机器学习]关联挖掘介绍
henku449141932的博客
12-07 2461
关联挖掘又称关联分析，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。 如下是一个超市的几笔交易记录： 中：TID代表交易流水号，Items代表一次交易的商品。 相关概念： 1、事务：每一条交易称为一个事务，例如示例1中的数据集就包含四个事务。 2、项：交易的每一个物品称为一个项，例如Cola、Egg等。 3、项集：包含零个或多个项的集合叫做项集，例如{Cola, Egg, Ham}。 4、k−项集：包含k个项的项集叫做k...
关联规则挖掘详解
mxsdbh的博客
10-28 2080
关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，它旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系。这些关系可以表现为一种“如果...那么...”的形式，即如果某些项（或事件）在数据集中频繁出现，那么其他项（或事件）也很可能出现。这种技术广泛应用于市场篮子分析、推荐系统、异常检测、网络日志分析等领域，为企业提供了深入了解消费者行为、优化产品组合和营销策略的宝贵信息。关联规则挖掘是一种强大的数据分析技术，它可以从大型数据集中发现项之间的有趣关系。
使用MDX实现多维关联分析
随心居
12-20 1680
在经过了痛苦的数据仓库与OLAP基础知识学习之后，在老板的声声催促下，小心翼翼地创建了数据仓库，设计了通用分析型的OLAP分析界面。于是心中暗喜“哈哈，可以交差了。”，因为按照《需求说明书》里列出的功能项，均已实现。拿着这个产品来到客户方演示之后，客户连说了几个“No”（怎么能这样呢，一点面子都不给？好歹我从一个数据仓库的文盲到做出这个产品也花费了不少的时间呀）。接下来，客户提出了几个
【大数据分析与挖掘】挖掘建模之关联分析
无邪的博客
04-06 2718
以超市销售数据为例，提取关联规则的最大困难在于当存在很多商品时，可能的商品的组合（规则的前项与后项）的数目会达到一种令人望而却步的程度。因而各种关联规则分析的算法从不同方面入手减小可能的搜索空间的大小以及减小扫描数据的次数。Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的算法，第一次实现了在大数据集上可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接产生候选项与其支持度然后通过剪枝生成频繁项集。
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