# -*- coding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8")'''Python 实现关联规则分析Apriori算法''' def load_data_set(): data_set = [ ['l1', 'l... ...
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2018-08-07 20:26:35
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Aprior算法 优点：易编码实现 缺点：在大数据集上可能较慢 适用数据类型：数值型或者标称型数据。 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，这些关系可以有两种形式：频繁项集或者这关联规则。 频繁项集是经常出现在一块的物品集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 一个项集的支持度 ...
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2018-07-23 21:59:14
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关联分析 是无监督讯息算法中的一种，Apriori主要用来做_关联分析_，_关联分析_可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。举个例子：交易订单 | 序号 | 商品名称 | | | | | 1 | 书籍，电脑| | 2 | 杯子，手机，手机壳，盘子 | | 3 | 古筝，手机，手机壳，玻璃 | | 4 ...
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2018-07-20 01:11:21
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贝叶斯公式 条件概率的展开、转化 关联规则分析 支持度、置信度、提升度 KULC IR 聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的 距离 距离用来度量样品之间的相似性（k means聚类，系统聚类中的Q型聚类） 相似系数 相似系数用来度量变量之间的相似性（系统聚类的R型聚类） 最常用的是k m ...
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2018-06-30 11:00:31
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阅读目录 1. 学习方式 1.1 监督式学习 1.2 非监督式学习 1.3 半监督式学习 1.4 强化学习 2. 算法分类 2.1 回归算法 2.2 基于实例的算法 2.3 正则化方法 2.4 决策树学习 2.5 贝叶斯方法 2.6 基于核的算法 2.7 聚类算法 2.8 关联规则学习 2.9 遗传 ...
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2018-06-18 11:49:57
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应用Aprion算法实现大规模数据库关联规则挖掘的技术研究（知网） 数据关联是信息技术发展模式下各种软件数据库中存在的一纵横能够反映一个或其他事件之间依赖性和关联性的一种信息。关联规则挖掘Aprion算法是一种比较全面的分析模式算法,它能够发现记录中不同数据属性之间的关联性,而且能够反映出给定数据集 ...
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2018-06-03 14:35:33
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Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2018-05-23 17:09:50
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前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的强规则 看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。交易数据集共有10,000 ...
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2018-05-23 17:08:00
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关联规则--Apriori算法部分讨论的关联模式概念都强调同时出现关系，而忽略数据中的序列信息（时间/空间）： 时间序列：顾客购买产品X，很可能在一段时间内购买产品Y； 空间序列：在某个点发现了现象A，很可能在下一个点发现现象Y。 例：6个月以前购买奔腾PC的客户很可能在一个月内订购新的CPU芯片。 ...
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2018-04-28 01:26:49
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一、前述 关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。 二、相关概念 关联分析：在大规模数据集中寻 ...
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2018-04-07 20:05:41
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