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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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，
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2024-03-30 22:34:47
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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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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
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2023-12-05 03:51:53
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通过关联分析, 可以挖掘出"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则, 比如说"炸鸡>>啤酒", 其中炸鸡被称为规则的前项, 而啤酒则被称为规则的后项.
常用于关联分析的算法有Apriori算法, FP-growth算法, Eclat算法, 灰色关联法等, 下面将着重介绍Apriori算法.2. Apriori算法在介绍Apriori算法之前, 我们先来了解几个概念:
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2023-11-25 00:19:58
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通过 Apriori 实现关联分析关联分析最小支持度最小置信度Apriori 算法apriori 函数公众号文章关联分析商品零售购物篮分析
关联分析沃尔玛超市在对顾客的购物记录进行购物篮分析时，发现了一个奇怪的现象： “啤酒”和“尿布”两件看上去毫无关系的商品，经常出现在同一个购物篮中。随后，他们深入分析，发现这种奇怪的现象大多发生在年轻的父亲身上，原因是父亲在购买婴儿尿片时
原创
2023-06-05 16:36:49
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Python实现 之前已经在关联分析(1):概念及应用和关联分析(2):Apriori产生频繁项集介绍了关联分析相关知识及Apriori算法原理，此处不再赘述，直接开始Python代码实现。 通过使用efficient_apriori包的apriori(data, min_support, min_confidence)函数可帮我们快速实现关联分析，其中data是要进行分析的数据，要
原创
2021-03-23 20:42:57
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关联分析（Apriori算法 ）假设我们经营一家商品种类并不多的杂货店，我们对那些经常在一起被购买的商品组合感兴趣。设 （1）通过Apriori算法实现从交易记录中找到商品的频繁项集。 （2）通过（1）中计算的频繁项集，挖掘关联规则 设交易清单为[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]，这里的数字代表商品； 设最小支持度为0.5；最小置信度为0.7#1）
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2024-02-19 12:11:06
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apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法，我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解。因此，本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤。 下面这个表格是代表一个事务数据库D，其中最小支持度为50%，最小置信度为70%，求事务数据库中的频繁关联规则。Tid项目集1 面包，牛奶，啤酒，尿布2 面包，牛奶，啤酒3 啤酒，尿布
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2023-07-16 10:06:26
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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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本文demo源码、实验数据：传送门引言如题，关联分析这个词语对于初学者而言或许比较陌生。但是我若将关联分析换成另一个短语“尿布与啤酒”大家就会很熟悉了。据 物品间的隐含关系被称作关
原创
精选
2023-04-06 11:38:11
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可以归纳为X->Y，就是X发生的情况下很可能会发生Y比如：啤酒和尿布，就是 尿布->啤酒 这么一个强关联规则，含义是：如果顾客购买
原创
2024-04-03 12:40:56
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Apriori算法进行关联分析Apriori算法进行关联分析引言基本概念例
原创
2022-11-18 16:00:24
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1. 使用Apriori算法来发现频繁集1.1 关联分析关联分析：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：频繁项集或者关联规则。频繁项集
原创
2023-02-06 16:42:46
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关联规则反映一个事物与其他事物之间的关联性，关联规则分析是从事事物数据库，关系数据库和其他信息存储中大量数据的项集之间发现有趣，频繁的格式，关联和相关性。更确切地说，关联规则通过量化的数字进行描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。它的模式属于描述型模式，发现关联规则的算法是无监督算法。Apriori关联规则基本概念：一.事务和项集在关联规则所使用的数据中，把一个样本称为一个“事务”(tran
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2024-10-21 17:24:26
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书接上文（使用Apriori进行关联分析（一）），介绍如何挖掘关联规则。发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。 所谓关联规则，指通过某个元素集推导出另一个元素集。比如有一个频繁项集{底板,胶皮,胶水}，那么一个可能的关联规则是{底板,胶皮}→{胶水}
原创
2022-04-08 10:08:57
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书接上文（使用Apriori进行关联分析（一）），介绍如何挖掘关联规则。发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。 所谓关联规则，指通过某个元素集推导出另一个元素集。比如有一个频繁项集{底板,胶皮,胶水}，那么一个可能的关联规则是{底板,胶皮}→{胶水}，即如果客户购买了底板和胶皮，则该客户有较大概率购买胶水。这个频繁项集可以推导出6个关联规则：
原创
2021-06-07 23:22:21
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大型超市有海量交易数据，我们可以通过聚类算法寻找购买相似物品的人群，从而为特定人群提供更具个性化的服务。但是对于超市来讲，更有价值的是如何找出商品的隐藏关联，从而打包促销，以增加营业收入。其中最经典的案例就是关于尿不湿和啤酒的故事。
原创
2022-04-08 10:07:33
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使用Apriori算法进行关联分析(层次聚类)一、基础知识1.关联分析定义及存在的问题定义：从大规模的数据集中寻找物品间的隐含关系，被称为关联分析或关联规则学习。关联分析存在的主要问题：主要问题在于寻找不同物品的组合是一项很耗时的任务，所需要的计算代价很高，暴力方法无法解决这个问题，所以使用更加合理的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。2.Apriori算法的优缺点及适用场合...
原创
2021-07-30 10:41:07
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