上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。一. 基础知识上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：置信度（Confidence）：置信
reading Foundations for Analysis with Python Day 13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习，之后会通过两篇笔记学习关联分析。这篇笔记是关于关联分析和对应的一个经典数据挖掘算法的。关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，它起源于商品销售领域，
小伙伴们，继续一起学习机器学习算法啦，今天学习关联分析、Apriori算法啦！大家肯定很熟悉一个故事-沃尔玛超市数据总结出的啤酒与尿布的相关性（知乎上也有牛人们在讨论这个故事的真假）
图1
来自《机器学习实战》这本书里提到的一个例子，展示了如下的一个购物清单：
图2
在上述购物交易单中发现，{尿布，葡萄酒}出现的次数较多，辣么，他
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2023-08-09 17:27:30
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之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接想Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者
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2023-08-08 11:04:10
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关联分析关联分析：关联分析是在大规模数据集中有目的的寻找关系的任务。关联分析要寻找的关系：频繁项集、关联规则。支持度：数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如商品购买记录集合中，购买铅笔的订单占总订单数10%，则{铅笔}项集的支持度为10%。即$$P({铅笔}）=0.1$$置信度或可信度：定义为条件概率。例如对于{尿布}-->{葡萄酒}的关联规则，这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡
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2023-09-07 11:16:06
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一、几个概念关联分析：参考啤酒与尿不湿的故事，啤酒和尿不湿本身没有关系，但通过调查买啤酒的人有大概率会买尿不湿，所以啤酒+尿不湿就成了一个销售组合。得出这个销售组合的过程就是关联分析。事务：每条购买信息就是一个事务。项集：一条事务中物品的随机组合产生的集合。一个集合里有几个项，就叫几项集。比如在下面这份数据中，有四个事务，{捏脚}是一项集，{捏脚，SPA}是二项集。支持度：support=一个项集
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2023-07-07 10:23:18
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【导读】：本篇文章旨在帮助大家熟悉关联规则算法，并用Python建立模型进行分析。关联规则中不得不提的故事在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。 其中若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联规则是寻找在同一
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2023-08-30 09:49:10
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概述关联分析是数据挖掘中一种简单而实用的技术，它通过深入分析数据集，寻找事物间的关联性，挖掘频繁出现的组合，并描述组合内对象同时出现的模式和规律。例如，对超市购物的数据进行关联分析，通过发现顾客所购买的不同商品之间的关系，分析顾客的购买习惯，设计商品的组合摆放位置，制定相应的营销策略，从而制造需求，提高销售额，创造额外收入。核心思想： 每条记录中有购买的商品集合，首先要找到这些商品集合出现的次数，
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2023-06-21 21:06:21
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FP-Growth是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）对事务数据采用一棵FP树进行压缩存储 （2）FP树被构造出来，再使用一种递归的分而治之的方法来挖掘频繁项集fp_growth.pyimport csv
from collections import defaultdict, namedtuple
from optparse import OptionParser
from fp
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2023-09-18 20:36:27
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在机器学习中，除了聚类算法外，Aprior算法也是在数据集中寻找数据之间的某种关联关系，通过该算法，我们可以在大规模的数据中发现有价值的价值，比如著名的啤酒与尿布的案例就是一种关联分析。本文将详细介绍Apriori算法挖掘数据的原理以及案例。1.Apriori算法的原理我们先介绍一些Apriori算法中的概念1.1 项集项集是项的集合，包含k个项的集合称为k项集，如{啤酒，尿布}就是个2项集。项集
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2023-06-30 13:36:08
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第十一章 使用Apriori算法进行关联分析一．导语“啤酒和尿布”问题属于经典的关联分析。在零售业，医药业等我们经常需要是要关联分析。我们之所以要使用关联分析，其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系。这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用。二．关联分析的基本概念所谓的关联分析就是从海量的数据中找到一些有趣的关系。关联分析它有两个目标，一个是发现频繁项集，另一个是发现关联规则
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2023-10-13 12:49:09
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一、关联分析的基本概念关联分析（Association Analysis）：在大规模数据集中寻找有趣的关系。频繁项集（Frequent Item Sets）：经常出现在一块的物品的集合。关联规则（Association Rules）：暗示两个物品之间可能存在很强的关系。 支持度（Support）：数据集中包含该项集的记录所占的比例，是针对项集来说的。例子：豆奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的
# 如何实现关联分析 Python
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B --> C[关联规则挖掘]
C --> D[结果分析]
```
## 整体流程表格
| 步骤 | 描述 |
|---------------|----------------
本文2290字，预计阅读需10分钟；关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，它起源于商品销售领域，“啤酒与尿布”的故事体现的就是数据分析/挖掘领域非常经典的推荐方式，而现在各类互联网公司的推荐系统都有关联分析的影子。目录•基本概念•几种关联分析算法•Apriori的实现与应用基本概念关联规则一般表示为：“面包=>牛奶”，其中面包是规则
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2023-10-31 23:24:24
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Apriori是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）令 k=1，生成所有长度为1的频繁集 重复下列步骤，直到不能确定新的频繁集 （2）根据长度为k的频繁集生成长度为k+1的频繁集 （3）修剪掉存在k长度的子集不是频繁集的候选集 （4）扫描所有事务计算每个候选集的支持度 （5）排除不频繁的候选集，仅保留频繁的import argparse
from itertools import ch
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2023-10-07 17:28:25
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介绍Python是一种高级、通用、直译式编程语言。在数据科学和机器学习领域，它已成为首选语言之一。它有很多强大的库和框架，可以帮助数据分析师、科学家和工程师处理大量数据。Python关联分析算法就是其中之一。Python关联分析算法可以帮助我们在数据集中找到有趣的关联或规律。广泛应用于市场和商业领域，例如零售业中的购物篮分析以及互联网推荐系统中的协同过滤。Python的关联分析算法是一种非常强大的
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2023-09-21 00:02:17
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一、Apriori算法的简介 Apriori算法指导我们，如果要发现强关联规则，就必须先找到频繁集。所谓频繁集，即支持度大于最小支持度的项集。如何得到数据集合D中的所有频繁集呢？ Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算
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2023-10-14 10:03:05
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啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。 很多的时候，我们都需要从大量数据中提取出有用的信息，从大规模数据中寻找物品间的隐含关系叫做关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。比如在平时的购物中，
文章目录一、基本概念二、关联规则挖掘步骤1.两个关键步骤：2.如何减少产生的关联规则数量：三、Aprior算法四、 关联规则有效性评估： 一、基本概念关联规则挖掘：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。频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式。 假定某超时销售的商品包括：bread，beer，cake，cream，milk，t
文章目录一、经典案例二、相关概念由k个项构成的集合X=>Y含义事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息支持度 (support)置信度 (confidence)提升度 (lift)三、实验分析自制数据集电影数据集题材 一、经典案例在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随
