一、关联分析的基本概念关联分析（Association Analysis）：在大规模数据集中寻找有趣的关系。频繁项集（Frequent Item Sets）：经常出现在一块的物品的集合。关联规则（Association Rules）：暗示两个物品之间可能存在很强的关系。 支持度（Support）：数据集中包含该项集的记录所占的比例，是针对项集来说的。例子：豆奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的
灰色关联分析用于系统分析实例1
介绍：灰色关联分析是一种根据自变量图形与因变量图形的相似度进行判断相关性的一种方法
% 导入数据 一个6*4的矩阵
• load gdp.mat
%我们也可以自己在工作区新建变量X，把Excel的数据粘贴过来
% 注意Matlab的当前文件夹一定要切换到有数据文件的这个文件夹内 Mean = mean(gdp); % 求出每一列的均值以供后续的数据预处理（
之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接像Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现作者提醒：部分读者反应在某些情况下与MATLAB自带灰色关联分析结果有较大差距，目前作者尚未对此问题进行检验，请谨慎使用灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对
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2023-08-24 14:55:07
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灰色关联度matlab源程序(完整版)最近几天一直在写算法，其实网上可以下到这些算法的源程序的，但是为了搞懂，搞清楚，还是自己一个一个的看了，写了，作为自身的积累，而且自己的的矩阵计算类库也迅速得到补充，以后关于算法方面，基本的矩阵运算不用再重复写了，挺好的，是种积累，下面把灰关联的matlab程序与大家分享。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的
目录1.简介2.算法详解2.1 指标正向化及标准化2.2 找到最大最小参考向量2.3 计算与参考向量的相关系数2.4 求评分3.实例分析3.1 读取数据3.2 数据标准化3.3 得到最大最小参考行3.4 与最大值的灰色相关系数3.5 与最小值的灰色相关系数3.6 计算综合评分 完整代码1.简介2.算法详解2.1 指标正向化及标准化&nbs
关联分析是一种无监督学习，它的目标就是从大数据中找出那些经常一起出现的东西，不管是商品还是其他什么 item，然后靠这些结果总结出关联规则以用于后续的商业目的或者其他项目需求。关联分析原理那么这里介绍两种算法, Apriori算法和FP-growth算法 先讲解Apriori算法,项集（Item Set）： 项集可以是单个的项，也可以是一系列项目的合集。在我们的例子中，项目就是ABCDE等商品，一
# 灰度关联分析及其在Python中的应用
## 简介
灰度关联分析是一种常用的数据挖掘技术，用于发现不同变量之间的关联性。通过计算不同变量之间的灰度关联度，可以帮助我们了解它们之间的相关性程度，进而为我们提供数据分析和决策支持。
在本文中，我们将介绍灰度关联分析的原理及其在Python中的应用。我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python进行灰度关联分析，并展示如何使用相关的库来实现
使用python实现灰色关联分析及其可视化在这里总结一下的数学建模常用的几种模型评估方法，这里讲的是使用python的Pandas库和高效的Numpy科学计算库实现。如果想看用Python实现的模型的灵敏度分析，可以看我上一篇博文，传送门: 模型灵敏度分析及可视化. 下面将详细介绍灰色关联度分析并一个实例结束文章。灰色关联分析法简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定
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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在网上搜索Apriori算法很多博客里用的代码都是同一个，看介绍应该最初是来源《机器学习实战》这本书这篇博客实质就是按运行顺序对这个的代码理解与分析，请务必结合完整代码一块阅读！一、获取频繁项集1、获取数据获取数据的步骤封装在一个函数中，一方面看着思路清晰，另一面替换数据集也方便dataSet = loadDataSet()
# 构造数据
def loa
Apriori算法以及统计学基础什么是关联分析简单的统计学基础Apriori输出频繁集从频繁项集中挖掘关联规则 什么是关联分析从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析。而寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需的计算代价很高。通过统计学方法，Apriori算法正可以解决这一问题。 物品之间的关系一般可以有两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集：数据集中经常出现在一块的物品的集合。关
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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function [y] = relevancy( refer,compare,p,rank)
%refer参考数列(行向量)，compare比较数列
%p为分辨系数，默认为0.5
%rank为列向量，反映参考数列与比较数列同增同减时是相关还是不相关
%rank为1表示同增同减时是相关（默认），rank为0表示同增同减时是不相关
%y返回一个反映关联度的列向量
[a,b]=size(compare
文章目录一、代码二、数据集（data.csv）三、运行结果 一、代码# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
Time: 2022/9/4 21:15
Author: Yan Fanyu
Version: V 0.1
File: main.py
Describe: Github link: https://github.com/YanFanYu2001
"""
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2023-07-07 00:24:53
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1. 关于灰色关联分析1.1. 什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦
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2023-10-10 15:00:55
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与灰色预测模型一样，比赛不能优先使用，灰色关联往往可以与层次分析结合使用。层次分析用在确定权重上面【1】确定比较对象（评价对象）(就是数据，并且需要进行规范化处理，就是标准化处理，见下面例题的表格数据)和参考数列（评价标准，一般该列数列都是1，就是最优的的情况） 【2】确定各个指标权重，可用层次分析确定 【3】计算灰色关联系数 这是一个比较复杂的公式，给出的代码可以直接运行出来，可以先不管这
1基本概念购物篮事务（market basket transaction),如下表，表中每一行对应一个事务，包含唯一标识TID,和购买的商品集合。本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法，这种方法，可以从下表可以提取出，{尿布}—>牛奶. 两个关键问题：1大型数据计算量很大。2发现的某种模式可能是虚假，偶然发生的。 2问题定义把数据可以转换为如下表的二元表示
目录1.概论2.基本概念（1）项集（2）关联规则（3）支持度（4）置信度（5）关联分析的基本步骤4.Apriori关联分析算法（1）寻找频繁项集（2）生成关联关系5.FP增长算法（1）将事务编码为FP树（2）寻找频繁项集6.python代码实现1.概论 以最经典的“尿不湿和啤酒”的故事来说，这个故事讲的是一家超市通过分析往期的顾客购物清单，发现很多顾客在购买尿不湿的同时也购
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2023-10-07 17:28:41
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前言啤酒与尿布" 的故事。 那么，具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢？关联分析所要完成的任务了。Apriori算法，并给出具体的代码实现。关联分析领域的一些概念频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合。例如 "啤酒和尿布"关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系。例如 "{啤酒} -> {尿布}" 就是一条关联规则。支持度: 数据集中，出现了某个物品集的数据
1：灰色关联度分析 GRA(Grey Relation Analysis )灰色预测的概念：白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系加以研究灰色系统内部信息一部分是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系灰色关联度分析对系统进行因素分析，这些因素那些对系统是主要的，那些是次要的，那些需要发展，那些需要抑
