关联规则指的是，当事件 A 发生时，事件 B 发生有多大的置信度。也就是 事件 B 对 事件 A 的相关性。当然这是最简单的情况，也可以多个事件关联，比如事件 A，B 发生时，事件 C 发生的概率。Apriori 算法是一个比较传统的关联算法，主要就是基于统计学的一种算法。定义两个概念：项集：即事件的集合支持度：就是 Support(A=>B) = P(A∩B) 也就是 A 和 B同时发生的
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2024-02-13 22:48:45
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# Python实现关联规则分类问题
## 1. 引言
在数据挖掘领域中，关联规则是一种常用的技术，通过分析数据集中的项集之间的关联关系，可以发现其中的规律和模式。关联规则可以应用于多个领域，例如购物篮分析、市场营销和推荐系统等。在本文中，我将教你如何使用Python实现关联规则分类问题。
## 2. 流程概述
下面是实现关联规则分类问题的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-09-21 08:43:28
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关联规则
1 关联规则
关联规则挖掘的目的是在数据项目中找出所有的并发关系，除了基本Aprioris算法，还有一些常用的改进算法，例如多最小支持度的关联规则挖掘，分类关联规则挖掘。
Aprioris算法基于演绎原理（或称为向下封闭属性）来高效地产生所有频繁项目集。算法基于逐级搜索的思想，它采用多轮搜索的方法，每一轮搜索扫描一遍整个数据集，并最终生成所有的频繁项目集合。
多最小支持度算法简称为"MS
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2023-06-19 14:19:13
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关联规则方法：使用apyori包中的apriori方法，该方法传入训练样本，用一个数组把一个样板存储起来，接着是使用数组把所有的样本存储起来
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2023-05-28 17:24:02
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关联规则算法在游戏行业中的应用本文为学习《R语言游戏数据分析与挖掘》学习笔记。Apriori算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯，比如较有名的“尿布和啤酒”的故事。其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集，这里的频繁项集是指所有支持度大于等于给定最小支持度的项集。项集：在关联分析中，包含0个或多个项的集合被称为项集（itemset）。如果一个项集包含k
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2023-08-23 15:15:12
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上一篇(数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法)介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，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。
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2023-10-20 17:23:50
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# 机器学习关联规则进行分类教程
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 关联规则挖掘 |
| 3 | 关联规则分类 |
```markdown
```
## 整体流程介绍
在进行机器学习关联规则进行分类的过程中，首先需要进行数据预处理，然后利用关联规则挖掘技术找出数据集中的规则，最后对新数据进行分类预测。
##
原创
2024-04-18 03:52:22
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# 机器学习关联规则的分类
机器学习关联规则是一种常用的数据挖掘方法，用于发现数据集中的有趣关联关系。通过挖掘数据集中的关联规则，可以帮助我们理解数据之间的相互关系，从而进行更好的决策和预测。
## 关联规则的定义
关联规则通常用于描述数据集中的项集之间的关系。在一个关联规则中，项集被分为两部分：前件和后件。前件是一个项集，表示一个条件，后件是另一个项集，表示一个结果。关联规则的形式可以用以
原创
2023-07-22 02:47:52
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关联规则 大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿
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2023-09-21 07:31:16
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首先导入包含apriori算法的mlxtend库，pip install mlxtend调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1，最小提升度（lift）为1.0，对数据集进行关联规则分析，from mlxtend.pr
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2023-06-20 15:51:53
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关联规则算法Apriori以及FP-growth学习最近选择了关联规则算法进行学习，目标是先学习Apriori算法，再转FP-growth算法，因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP，随笔用于边学边记录，完成后再进行整理一、概述 关联规则是一种常见的推荐算法，用于从发现大量用户行为数据中发现有强关联的规则。常用于回答“那些商品经常被同时购买”的问题，最经典的用途就是“购物篮分析”，也就
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2023-05-27 14:50:33
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这是我学习了关联规则Apriori算法原理后参照《机器学习实战》实现的算法代码，首先分为两个部分，第一部分是频繁项集的构建，第二部分是关联规则的挖掘。特别的是我的测试数据也就是loadDataSet()函数中的数据进行了改变，这是为了能帮助理解第二部分。然后代码中我加了很多为了让自己理解的输出测试，保留在里面，应该也能帮助大家理解^.^
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2023-05-24 16:42:42
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关联规则Apriori（python实现）：Bakery Bussiness Model数据和编译环境说明数据挖掘目标的建立引入数据(CSV 文件)及相关库数据探索数据清洗深度挖掘数据的深层规律结论 数据和编译环境说明译文：原文来自https://www.kaggle.com/bbhatt001/bakery-business-model-association-rules，作为个人的学习使用。
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2024-05-08 23:54:50
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def loadDataSet():
return [[1,2,5],[2,4],[2,3],[1,2,4],[1,3],[2,3],[1,3],[1,2,3,5],[1,2,3]]#1.构建候选1项集C1
def createC1(dataSet):
C1 = []
for transaction in dataSet:
for item in trans
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2023-08-21 12:21:13
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一、关联规则挖掘关联规则挖掘：一种发现大量数据中事物(特征)之间有趣的关联的技术。典型应用是购物篮分析：找出顾客购买行为模式、发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系1.关联规则挖掘的应用：互联网、零售、交通事故成因、生物医学2.关联规则定义:假设I=I1，I2，。。。Im)是项的集合。给定一个事务数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集关联规则：不相交的非空项集X、Y，蕴
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2024-01-05 22:57:42
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在学习数据挖掘，刚学到关联规则的apriori算法，老师要求自己写一写。 本着能用库就不自己敲详细代码的原则，找到了这个叫做apyori的库。 自己在CSDN上搜了搜大佬的案例，主要是参考的这个大佬的案例。 但是我照着大佬写的还是不能运行。 在小npy的帮助下改成了下面这样。import pandas as pd
from apyori import apriori
# 读取原始数据
df =
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2023-08-26 14:12:34
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在确保书中程序（《Python数据分析与挖掘实战》中Chapter8的apriori_rule.py）可以运行之后，下面就是逐句地研读、学习、弄清每一句存在的意义、及命令的表达方式。1. #-*- coding: utf-8 -*- (1) 参考资料： (2) 作用：要在Python2的py文件里面写中文，则
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2023-10-31 18:25:39
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
def loadDataSet():
return [['a', 'c', 'e'], ['b', 'd'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b'], ['b', 'c'],
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2024-04-21 23:02:30
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代码写了好久了，今天搬上来。 Apriori算法介绍： Apriori其实是为了降低搜索空间以及提高搜索速度而设计的一种算法，本文采用python实现，彻底理解“频繁项集的所有非空子集一定是频繁的”这句话，并实现连接步、剪枝步、规则生成、提升度计算等。 本节代码参考了《机器学习实战》第十一章中的代码，也参考了R语言的arules包，该包没有实现一对多的规则，因此，在以上基础上进行了改进，包括实
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2023-08-30 09:19:22
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前言试着用python实现关联规则（Apriori算法），代码问题不少。转专业的一只小菜鸡，初学代码，写的很简陋，希望各位大牛能指出不足之处。代码输入是num个随机长度、随机字母组合的列表。通过字典输出Frequent itemsets和Association rules，字典的键分别是是itemset和rule，值是分别是出现的次数和confidence。import random
import
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2023-08-14 22:25:04
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