关联分析选择函数包关联分析属于数据挖掘的一大类。我发现的python语言实现的包有两个：
pymining：根据Apriori算法进行关联规则挖掘
Orange3的关联规则库：根据FP-growth算法进行关联规则挖掘经过分析，我决定使用Oranges进行关联规则的实现，原因如下：
FP-growth算法比Apriori算法时间复杂度低
Orange3是一整套数据挖掘工具包，学习后可以熟悉相关操作
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2023-08-14 22:22:36
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2.2 基于python的案例实战2.2.1 数据预处理 案例是对某地区一次人口普查数据进行分析，数据共计32561条，其中变量包括年龄、受教育程度、职业等因素。需要通过已知的数据预测居民的年收入是否会超过5万。 #导入需要的包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
#导入数据，
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2023-08-06 20:37:02
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英文出自:
https://dzone.com/refcardz/data-mining-discovering-and 覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具。 第一节介绍数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数
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2023-09-24 21:39:19
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为了提取小说中的关键词，我们需要一个工具——jieba分词。名字很形象哈，结…巴~！来看看怎么用~i.导入jieba包，写一句话，作为分词的素材。1import jieba2txt = '大夏天的，开着空调，吃着西瓜，刷着微信，敲着代码，别提有多酸爽！'ii.直接使用jieba的cut()方法，对句子进行分词处理，返回的是一个生成器。只要是生成器，就可以用遍历来读取。1txt_cut = jieb
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2023-09-14 21:43:08
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一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）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；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在移动通
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2023-10-04 23:10:20
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主要内容 关联规则分析概述 频繁项集、闭项集和关联规则 频繁项集挖掘方法 关联模式评估方法 Apriori算法应用关联规则挖掘（上）关联规则挖掘（下）关联规则分析用于在一个数据集中找出各数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中。一、关联规则分析概述关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。 采用关联模型比较典型
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2024-01-03 15:33:35
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目录1、嵌套循环联接2、合并联接3、哈希联接联接（Join）是将两个表合并为一个表的操作。SOL的联接分为外联接、内联接和交叉联接。本文将主要通过查询执行计划的角度从本质上讲解联接。1、嵌套循环联接嵌套循环联接（Nested Loop Join）也称为“嵌套选代”，它将一个联接输入用作外部输入表（显示为图形执行计划中的顶端输入），将另一个联接输入用作内部（底端）输入表。外部循环逐行处理外部输入表。
# 如何在 Python 中实现关联规则挖掘
关联规则挖掘用于发现变量之间的有趣关系，广泛应用于市场篮分析等领域。本文将指导刚入行的小白开发者如何使用 Python 实现关联规则挖掘，我们将介绍整个流程并逐步教你所需的代码。
## 流程概述
在进行关联规则挖掘时，通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
# 关联规则挖掘在Python中的应用
关联规则挖掘是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的技术，旨在从大型数据集中发现有趣的关系或模式。本篇文章将深入探讨关联规则挖掘的基本概念、常用算法以及如何在Python中实现这一技术，目的是通过代码示例加深读者的理解。
## 什么是关联规则挖掘
关联规则挖掘旨在发现数据集中的潜在关联关系。例如，在零售业中，关联规则挖掘可以帮助商家发现哪些商品经常一起
定义：给定事务集合T，找出 支持度≥支持度阈值（minsup） 并且 置信度≥置信度阈值（minconf）的所有规则。产生频繁项集：找出支持度≥支持度阈值的行为。产生关联规则：在上一步产生的频繁项集中提取高置信度的规则（也称：强规则）。如果不懂什么是支持度和置信度的话可以百度一下。关联规则挖掘问题的具体流程图如图1所示。图1 关联规则挖掘流程图代码片1：关
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2023-12-19 19:59:29
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关联式规则 关联式规则(Association Rules, AR)，又称关联规则，是数据挖掘的一个重要课题，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。关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”以及“如果他购买了产品C和D，那么他还将购买什么产品？”正如大多数数据挖掘技术一样，关联规则的任务在于减少潜在的大量杂乱无章的数据，使之成为少量的易于观
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2024-05-28 14:35:24
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关联规则挖掘是一种识别不同项目之间潜在关系的技术。以超级市场为例，客户可以在这里购买各种商品。通常，客户购买的商品有一种模式。例如，有婴儿的母亲购买婴儿产品，如牛奶和尿布。少女可以购买化妆品，而单身汉可以购买啤酒和薯条等。总之，交易涉及一种模式。如果可以识别在不同交易中购买的物品之间的关系，则可以产生更多的利润。例如，如果项目A和项目B的购买频率更高，则可以采取几个步骤来增加利润。例如：A和B可以
原创
2021-05-20 09:17:54
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7947关联规则挖掘是一种识别不同项目之间潜在关系的技术。以超级市场为例，客户可以在这里购买各种商品。通常，客户购买的商品有一种模式。例如，有婴儿的母亲购买婴儿产品，如牛奶和尿布。少女可以购买化妆品，而单身汉可以购买啤酒和薯条等。总之，交易涉及一种模式。如果可以识别在不同交易中购买的物品之间的关系，则可以产生更多的利润。例如，如果项目...
原创
2021-05-12 14:41:52
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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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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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以超市销售数据为例子，提取关联规则的最大困难在于当存在很多商品时，可能的商品的组合的数目会达到一种令人望而却步的程度。因而各种关联规则分析的算法从不同方面入手，以减少可能的搜索空间的大小以及减少扫描数据的次数。Apriori算法时经典的挖掘频繁项集的算法，第一次实现了再大数据集上可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接产生候选项与其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集。1.关联规则的一般方式项集A，B
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2024-01-17 07:12:34
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1、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法可以实现从两种经典算法Apriori或FP-Growth中任意选取算法，输出各个频繁项集和强关联规则。输入文件由本地导入，可自行设置最小支持度计数和最小置信度参数值。2、 Apriori算法设计思想Apriori算法本质上使用一种称作逐层搜索的迭代方法，使用候选项集找频繁项集，其特点在于每找一次频繁项集就需要扫描一次数据库。3、FP-growth算法设计思想FP
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2023-06-26 10:33:51
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最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。项目的需求是收集的客户系统一个月300G左右的的日志和告警数据做一个整理，主要是归类(Grouping)和关联(Correlation)，从而得到告警和日志的一些统计关系，这些统计结果可以给一线支持人员参考。得到的数据主要分为两部分，一部分是告警的历史数据，这部分数据很少，只有50M左右，剩下的全部都是日志数据。日
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2023-07-04 16:35:08
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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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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
