Apriori算法Apriori算法介绍1Apriori算法介绍2Apriori算法介绍3，容易看懂一些FP-Growth算法FP-Growth算法介绍1 实现# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-11-18 21:39:26
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算法目的 关联规则挖掘中有一个非常典型的案例，"啤酒纸尿裤"案例，讲的是通过对一家超市的销售情况研究发现，很多买了纸尿裤的客户，同时会购买啤酒，经过调查发现，买这些纸尿裤的一般是家庭父亲，他们在被家庭主妇派去买纸尿裤时，会同时选择购买啤酒来犒劳自己，根据这个发现，超市将纸尿裤和啤酒放在一起，或者将它 ...
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2021-10-30 10:15:00
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在美国有这样一家奇怪的超市，它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售，并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。你会不会觉得有些不可思议？虽然事后证明这个案例确实有根据，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。但这毕竟是事后分析，我们更应该关注的，是在这样的场景下，如何找出物品之间的关联规则
文章目录1. 频繁项集(frequent item sets)1.1 频繁项集的支持度(support)和阈值1.2 频繁项集的特点1.3 频繁项集支持度计算方法2. 关联规则挖掘(association rules)2.1 关联规则的置信度(confidence)2.2 关联规则置信度的计算过程3. 为什么需要置信度和支持度同时确定关联规则 关联规则的目的在于分析出经常出现在一起的物品的集合
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2023-12-25 06:52:55
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一、 Apriori 算法过程、二、 Apriori 算法示例
原创
2022-03-08 15:18:36
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1.关联算法应用介绍 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。常见于与购物篮分析。 常用关联算法表如下，简单理解的话，就是测算某几项东西一起出现的概率。比如：如果测算得出，大量订单中出现面包、牛奶这两个东西，那么就放在一起销售，增加市场收入。 三个判断准则：支持度（support）、置信度（confide
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2023-08-15 17:28:09
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% 此程序实现多小波分解2-D图像% Implementation.mclc;clear% 对称反对称多小波滤波器
原创
2022-10-10 15:35:15
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一. 关联规则挖掘概念及实现过程1.关联规则 关联规则（Association Rules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。
原创
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2024-04-07 16:30:14
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Apriori 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集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。
关于这个算法有一个非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加，并一直为众商家所津津乐道。
原创
2021-06-07 23:36:06
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# 使用R语言的Apriori函数挖掘关联规则
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用R语言中的Apriori函数挖掘关联规则。我们将通过一个详细的流程，以及每一步的代码示例，帮助你顺利完成这个任务。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下挖掘关联规则的一般流程。下面的表格展示了具体步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
Association Rule）主要是指数据中的并发关系，最典型的的应用就是对购物篮的分析，发现所有的老爸买尿布的时候都会买啤酒。
关联规则挖掘中有一些容易混淆的术语这里有两个很重要的概念：支持度和置信度。通俗的说，支持度就是所有的顾客中有多少顾客买了尿布和啤酒（支持度过低，说明该规则实际中较少出现，没有应用价值）；置信度就是所有买了尿布的顾客中有多少买了啤酒
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2024-08-11 15:47:17
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目的1.掌握频繁项目集的生成原理2.掌握关联规则挖掘的原理3.掌握在weka中进行关联规则挖掘的具体流程。内容1.根据给定的事务数据库，支持数阈值2和置信度阈值0.7，编写代码生成频繁项目集及对应的关联规则。2.利用weka工具对天气数据、美国国会议员投票信息、超市购物篮数据进行关联规则挖掘，并分析挖掘结果步骤1.根据给定的事务数据库，支持数阈值2和置信度阈值0.7，编写代码生成频繁项目集及对应的
原创
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2021-12-11 16:01:33
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关联关系 概念：对象和对象之间的连接A类关联B类，指的是B类对象作为A类的属性存在，称为“has”关联关系生命周期：如果A类关联B类，那么创建A类的对象时实例化B类的对象，直到A类对象被销毁，所关联的B类对象也被销毁即只要A类对象存在，B类对象就存在单向关联和双向关联 单向关联：A类关联B类 双向关联：A类关联B类，B类关联A类聚合和组合，主要区别在于生命周期不同
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2023-06-14 17:09:58
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# 使用Python实现Apriori算法的关联规则挖掘
### 一、引言
在数据挖掘中，Apriori算法是一种用于频繁项集生成与关联规则挖掘的重要算法。它通过自底向上逐层发现频繁项集，最终产生有用的关联规则。本文旨在帮助刚入行的小白实现Apriori算法的Python程序，并详细介绍每一步操作的必要性。
### 二、流程概述
为了清晰地展示实现Apriori算法的步骤，以下是一个步骤流
一、 关联规则、二、 数据项支持度、三、 关联规则支持度、
原创
2022-03-08 15:18:37
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01、关联规则挖掘背景和基本概念如下所示的数据集，表中的每一行代表一次购买清单，注意我们只关心记录出现与否，不关心某条记录购买了几次，如购买十盒牛奶也只计一次。数据记录的所有项的集合称为总项集，上表中的总项集：S={牛奶,面包,尿布,啤酒,鸡蛋,可乐}关联规则就是有关联的规则，形式是这样定义的：两个不相交的非空集合X、Y，如果有X->Y，就说X-->Y是一条关联规则，例如，{啤酒}--
原创
2019-01-13 16:33:18
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2017-12-02 14:27:18一、术语Items：项，简记ITransaction：所有项的一个非空子集，简记TDataset：Transaction的一个集合，简记D关联规则：一个Dataset的例子：我们的目的就是找到类似买了面包->黄油这样的关联关系。 二、支持度与置信度支持度支持度就是相应的Item或者ItemSet在Dataset中出现的频率：比如上图的D中的支持
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2023-08-23 16:26:37
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挖掘数据集：贩物篮数据 频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式，例如项集，子结构，子序列等 挖掘目标：频繁模式，频繁项集，关联规则等 关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的全部事务的2%同时贩买了牛奶和鸡蛋 置信度：贩买了牛奶的筒子有60%也贩买了鸡蛋 最小支持度阈值和最小置信度阈值：由挖掘者戒领域专家设定项集：项（商品）的集合 k-项集：k个项
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2024-05-21 07:29:58
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2023-10-07 08:16:35
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一、 频繁项集、二、 非频繁项集、三、 强关联规则、四、 弱关联规则、五、 发现关联规则
原创
2022-03-08 16:06:02
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