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....
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2015-11-09 12:21:29
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两种度量： 支持度（support） support(A→B) = count(AUB)/N (N是数据库中记录的条数) 自信度（confidence）confidence(A→B) = count(AUB)/count(A)关联规则挖掘的基本两个步骤： 1.找出所有的频繁项集 2.由频繁...
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2015-10-23 01:34:49
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1.推荐系统中的算法： 协同过滤: 基于用户 user-cf 基于内容 item –cf slop one 关联规则 （Apriori 算法，啤酒与尿布） 2.slope one 算法 slope one 算法是基于不同物品之间的评分差的线性算法，预测用户对物品评分的个性化算法。slope one ...
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2015-10-17 16:16:31
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http://www.cnblogs.com/jingwhale/p/4618351.htmlApriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据...
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2015-10-12 00:45:26
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关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，这些关系有两种形式：频繁项集和关联规则。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的很强的关系。如何寻找数据集中的频繁或关联关系呢？主要是通过支持度和可信度。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信...
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2015-10-11 17:58:58
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关联规则就是形如A->B的表达式，A和B是整个项集中互不相交的两个子项。关联规则挖掘的主要目的在于发现数据中有意义的关联关系。购物篮分析就是通过分析顾客的购买行为来发现不同商品之间的联系。支持度、置信度、提升度支持度（A->B）=|AB|/|S|置信度（A->B）=|AB|/|A|这个基于划分的算法...
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2015-10-08 10:17:32
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提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析；常见的关联规则：关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】支持度：分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋，需设定域...
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2015-09-21 21:11:10
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在上一篇数据挖掘入门算法整理中提到，Apriori算法是关联规则算法中使用最为广泛的算法，这次我们就来学习下该算法的基本知识。 一、算法概述 ????Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频...
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2015-09-20 20:53:51
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介绍
Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法，Apriori的单词的意思是"先验的"，说明这个算法是具有先验性质的，就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果，这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来。Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的，频繁项集粗俗的理解就是找出经常出现的组合，然后根据这些组合最终推出我们的关联规则。
Apriori算法原理
Apriori算法是一种逐层搜索...
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2015-08-28 13:33:33
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关联规则是当前数据挖掘研究的主要方法之一，主要用于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和可信度阀值的多个域之间的依赖关系。在时空分析中，除了经典因子之间的关联（简单关联、时序关联和因果关联等）规则的发现，关联规则分析还可用于探索上下不同事件之间的关联性，如某地的气候异常与该地或者其他地方的灾害之间的关联关系，或者一种事件/现象在空间上成对出现（空间同位），都是关联规则的例子。普通关联规则...
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2015-07-27 22:55:05
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