文章目录前言一、实验步骤以及实现二、调试过程总结 前言实验内容： 了解Apriori算法的实现过程以及应用原理，最后用Python实现Apriori聚类算法。一、实验步骤以及实现1.构造原始数据，通过def实现。 2.将所有元素转换为frozenset型字典，存放到列表中。3.过滤掉不符合支持度的集合 4生成所有可以组合的集合。 5.对规则进行评估 获得满足最小可信度的关联规则。 6.生成候选规
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2023-07-03 22:14:55
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# 实现Apriori关联规则Python代码
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现Apriori关联规则算法。Apriori是一种常用的数据挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
## 流程概述
我们首先来看一下整个实现过程的流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ---------- |
| 1 | 导入所需的库 |
原创
2024-04-24 07:24:58
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1. 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用品。不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Associ
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2023-08-28 06:43:08
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1. 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用品。不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Associ
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2023-08-23 21:02:37
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0.支持度与置信度《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体)买了《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有购买《mahout实战》记录数的比例——置信度(局部)支持度、置信度越大，商品出现一起购买的次数就越多，可信度就越大。支持...
原创
2021-07-29 10:54:41
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Apriori算法其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本次的频繁项。Apriori是关联分析中核心的算法。Apriori算法的特点只能处理分类变量，无法处理数值型变量；数据存储可以是交易数据格式（事务表），或者是事实表方式（表格数据）；算法核心在于提升关联规则产生的效率而设计的。Apriori的思想正如我们之前所提到的，我们希望置信度和支持度
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2023-07-03 22:15:03
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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。我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念：表中的每一行代表一次购买清单（注意你购买十盒牛奶也只计一次，即
原创
2023-06-05 13:00:45
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在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法，频...
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2013-11-11 17:38:00
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# Python分页提取规则
在数据处理和网页抓取的过程中，我们经常需要对数据进行分页提取。分页提取是指从大量数据中分批次提取特定的数据，避免一次性加载造成内存和性能上的负担。本文将详细介绍如何使用Python实现分页提取的规则，包括具体步骤和相应的代码示例。
## 流程概述
我们可以通过以下流程来实现分页提取：
| 步骤 | 描述 |
# Python提取不规则表格
不规则表格是指在表格中，某些行或列的单元格数目不同于其他行或列的单元格数目。在实际数据处理中，经常会遇到这种情况。本文将介绍如何使用Python提取不规则表格。
## 1. 前期准备
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。我们将使用以下库：
- pandas：用于数据处理和分析
- tabula-py：用于提取PDF中的表格
- matplotl
原创
2023-10-09 10:33:25
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# 提取不规则数据的Python实现
## 概述
在数据处理的过程中，我们常常会遇到需要从不规则数据中提取有用信息的情况。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这个目标。本文将介绍一种常用的方法，用于从不规则数据中提取信息。
## 流程概述
下面是整个提取不规则数据的流程概述，采用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-24 17:54:07
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# Python提取不规则数组
## 一、整件事情的流程
下面是提取不规则数组的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 定义一个不规则的数组 |
| 2 | 使用Numpy库中的array函数将数组转换为Numpy数组 |
| 3 | 利用切片或索引提取需要的部分 |
## 二、每一步需要做什么
### 1. 定义一个不规则的数组
在Py
原创
2024-04-30 07:30:10
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1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表（搬运于）：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"
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2024-07-22 20:10:32
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1 引言最近无意中看到有同学对图像进行分割后,形成拼图效果,如下图所示:猛然一看,感觉很酷炫有木有.既然我们是专门搞图像的,那我们就来研究下如何使用Python-Opencv来实现上述效果吧.2 分析上述问题,主要目的就是将图像切成一块一块的正方形,考虑相邻正方形之间是否留有空白,以及是否对不能整除的图像进行空白填充,我们可以得到四种切分方式.2.1 不考虑间隔,忽略不能整除部分这种模式下,相邻正
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2024-05-30 08:34:59
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《Python高级应用》实验报告实验名称 ： 实验4 组合数据类型 及数据格式化 实验日期 ： 4.21姓 名 ： 汪珊珊 学 号 ： 084619248 班 级 ： 计算机192成 绩 ： 人工智能与信息技术学院 南京中医药大学 实验目的： （１）掌握集合、元组、列表的操作和应用 （２）掌握字典类型的操作和应用 （３）掌握中英文文本的词频统计方
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2024-01-02 12:55:23
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1 提取具体单行列，多行列数据：（1）提取单行数据：df.loc[32]
df.iloc[32,:]
df.iloc[32]（2）提取单列数据：df[['xxx']]（3）提取多列数据：#1.提取xxx1, xxx2, xxx3列数据：
df[['xxx1', 'xxx2', 'xxx3']]
#2.提取除倒数后三列之外的全部列数据：
df.iloc[:, : -3]（4）提取第一列位置再1，1
# 决策树规则提取 Python 实现
## 概述
在机器学习领域中，决策树被广泛应用于分类和回归问题。经过训练的决策树可以生成一系列规则，用于对新的实例进行预测。本文将介绍如何使用 Python 实现决策树规则提取的过程，并提供相关代码和注释。
## 步骤概览
下面是决策树规则提取的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对
原创
2023-11-04 09:00:19
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# 决策树规则提取python
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归。在实际应用中，我们通常需要将决策树模型转化为规则以便更好地理解和解释模型的预测结果。本文将介绍如何使用Python从决策树模型中提取规则，并通过代码示例演示整个过程。
## 决策树规则提取流程
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[训练决策树模
原创
2024-05-09 04:38:41
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不规则ROI的提取作者：寂寞的小乞丐 在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。目标：提取黑线作为ROI 原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮
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2023-11-07 21:07:35
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# Python 不规则字符串提取
## 介绍
在开发中，经常需要从字符串中提取出特定的信息。有些情况下，字符串的格式是不规则的，这给我们的提取工作带来了一定的困难。本文将介绍如何使用Python实现不规则字符串的提取。
## 流程概述
下面是整个提取过程的流程概述，我们将使用表格的形式展示步骤：
步骤 | 描述
---|---
1 | 导入必要的库
2 | 定义要提取的字符串
3 | 使用
原创
2023-08-24 20:43:59
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