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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Python 关联规则分析包
## 引言
关联规则是数据挖掘中一种重要的技术，用于发现数据集中的项之间的关联性，从而帮助我们了解数据集中的隐藏规律。Python 提供了一些强大的关联规则分析包，可以方便地进行关联规则的挖掘和分析。本文将介绍一些常用的 Python 关联规则分析包，并提供相关代码示例。
## 关联规则分析的基本概念
在介绍 Python 关联规则分析包之前，我们先了解一下关
原创
2024-02-02 03:43:54
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关联规则概述关联规则中的几个概念频繁项集和强规则误区Apriori算法Apriori核心思想Apriori流程算法步骤问题的关键---如何由频繁项集生成候选集详细例子生成规则Apriori算法实战参数介绍代码导入相关库数据处理挖掘频繁项集找出关联规则 概述数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，它
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2024-08-11 12:44:02
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# 使用Python进行关联规则分析
关联规则分析是一种用于发现数据之间关系的技术，常用于市场篮子分析、推荐系统等领域。Python拥有多个库，例如`mlxtend`，可以有效地实现这一分析。本文将通过实际代码示例，带领你了解如何使用Python进行关联规则分析，以及其在数据分析中的应用。
## 1. 关联规则分析的基本概念
关联规则主要是寻找数据项之间的联系，例如，**如果用户购买了牛奶，
原创
2024-10-23 06:22:32
232阅读
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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关于关联规则分析算法的规则见基于关联规则分析的推荐算法，这里只是基于以上理论，给出实现的代码：#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# File Name: Apriori_update.py
# Author : john
# Created Time: 2019/1/7 11:17
#
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2024-04-20 20:09:05
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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 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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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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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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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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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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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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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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#!/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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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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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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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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1、关联：（Association） 把两个或者两个以上在意义上，有密切联系的项组合在一起关联规则（Association Rules AR） 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 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）
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2023-07-02 19:01:49
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