1. 关联分析
1.1 定义
关联分析是一种在大规模数据上寻找物品间隐含关系的一种任务.这种关系有2种形式:频繁项集和关联规则.
(1) 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一起的物品的集合;
(2) 关联规则(association rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系.
1.2 量化关联分析是否成功...
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2016-04-22 20:02:21
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上一章学习了非监督学习的聚类，聚类算法可以将不同性质的分类分开。这两天学习了apriori算法进行关联分析，感觉是目前最难理解的一章了，并且书中还有个很坑爹的错误，作者存在很大的疏忽。
Apriori算法关联分析：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或者关联规则学习。
关联分析应用1：我们以前学习的是根据特性进行分类或者回归预测，并没有挖掘特性之间的关系，关联分析可以用于分析数据...
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2016-04-17 23:02:44
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相对于机器学习，关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘。 1） 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法，如下 步骤 1 读取数据集data，并提取样本集instances 2 离散化属性Discretize 3 创建Apriori 关联规则模型 4 输出大频率项集和关联规则集 2） ...
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2016-04-12 20:57:17
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推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比 在 推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内 ...
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2016-04-11 23:59:34
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Loadrunner手动关联详解 一、关联的含义： 关联（correlation）：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，已变量的形式替换录制时的静态值，从而向服务器发出正确的请求，这种动态获得服务器响应内容的方 ...
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2016-04-11 18:12:15
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使用场景如： 用户频道属性分析 、用户忠诚度分析 、用户偏好路径分析、 用户偏好终端分析、 用户访问网站时间分析、 用户浏览内容分析 例子：一用户某次访问网站的路径示意图 Apriori算法 需要扫描多个事物数据集，增加IO开销。会产生2的k次方频繁项集。 FP-Tree算法 概念： 树 链 节点 ...
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2016-03-30 19:22:49
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LoadRunner11 脚本关联
关联：服务器返回给客户端一些动态变化的值，客户端使用这些值去访问服务器的时候，不能把这些值写死在脚本里面，而应该存放在一个变量里面。
在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，以变量的形式替换录制时的静态值，从而向服务器发出正确的请求，这种动态获得服务器响应内容的方法...
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2016-03-26 07:20:35
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http://itindex.net/blog/2015/01/09/1420751820000.html WEKA：WEKA是一个可用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。该算法可以直接应用到数据集或从自己的Java代码调用。 WEKA包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，和可视化工具。
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2016-03-15 06:20:02
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关联规则的基本模型—规则
关联规则的基本模型—置信度
关联规则的基本模型—支持度
关联规则基本概念
频繁项集举例
关联规则举例
Apriori的步骤
Apriori的重要性质
Apriori算法实例—产生频繁项集
Apriori算法实例—产生关联规则
Apriori算法思想总结
Apriori算法代码
由L(k-1)生成候选集Ck
从频繁项集中挖掘关联规则...
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2016-03-14 19:00:10
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yii model层操作属性和方法总结。 tableName – 设置Model所对应的表名，例如： public function tableName(){return 'gshop_order_ext';} rules – 设置Model里各字段的验证规则 relations – 设置关联规则
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2016-02-24 13:55:09
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