介绍Python是一种高级、通用、直译式编程语言。在数据科学和机器学习领域，它已成为首选语言之一。它有很多强大的库和框架，可以帮助数据分析师、科学家和工程师处理大量数据。Python关联分析算法就是其中之一。Python关联分析算法可以帮助我们在数据集中找到有趣的关联或规律。广泛应用于市场和商业领域，例如零售业中的购物篮分析以及互联网推荐系统中的协同过滤。Python的关联分析算法是一种非常强大的
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2023-09-21 00:02:17
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本文不涉及关联分析算法的计算原理，只注重代码实现。最近公司分了个任务，要求写一篇面向python初学者的关联分析演习材料。遇到这种情况，我的解决办法当然是优先使用已有模块，然后写一篇模块使用方法指南，最后10行以内的代码搞定啦。出于习惯，我先用中文搜了一下，发现大部分人都是直接自己上手编写，很简单，毕竟也就4个步骤：导入数据，并将数据预处理计算频繁项集根据各个频繁项集，分别计算支持度和置信度根据提
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2023-08-07 11:33:47
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大纲一、研究目的二、分析思路1、加载数据2、理解数据3、数据清洗4、相关性分析5、数据可视化一、研究目的分析不同因素对租车人数的影响情况，根据分析的结果，给运营提供数据支撑。二、分析思路1、加载数据①加载数据处理所需要的库#加载数据处理所需要的库import numpy as npimport pandas as pdimport os②获取数据、导入数据知识点详解：如何利用python查看CSV
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2023-09-14 16:15:47
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FP-growth算法项目背景/目的对于广告投放而言,好的关联会一定程度上提高用户的点击以及后续的咨询成单对于产品而言,关联分析也是提高产品转化的重要手段,也是大多商家都在做的事情,尤其是电商平台曾经我用SPSS Modeler做过Apriori关联分析模型,也能满足需求,但是效果自然是不及python了,这里分享一下操作流程 还有一周就双十一了,那不妨去看看产品关联背后的原理项目原理步骤一 数据
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2023-08-11 10:40:55
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FP-Growth是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）对事务数据采用一棵FP树进行压缩存储 （2）FP树被构造出来，再使用一种递归的分而治之的方法来挖掘频繁项集fp_growth.pyimport csv
from collections import defaultdict, namedtuple
from optparse import OptionParser
from fp
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2023-09-18 20:36:27
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reading Foundations for Analysis with Python Day 13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习，之后会通过两篇笔记学习关联分析。这篇笔记是关于关联分析和对应的一个经典数据挖掘算法的。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，
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2023-11-15 18:45:34
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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想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，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。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
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2023-08-08 11:04:10
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小伙伴们，继续一起学习机器学习算法啦，今天学习关联分析、Apriori算法啦！大家肯定很熟悉一个故事-沃尔玛超市数据总结出的啤酒与尿布的相关性（知乎上也有牛人们在讨论这个故事的真假）
图1
来自《机器学习实战》这本书里提到的一个例子，展示了如下的一个购物清单：
图2
在上述购物交易单中发现，{尿布，葡萄酒}出现的次数较多，辣么，他
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2023-08-09 17:27:30
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一、几个概念关联分析：参考啤酒与尿不湿的故事，啤酒和尿不湿本身没有关系，但通过调查买啤酒的人有大概率会买尿不湿，所以啤酒+尿不湿就成了一个销售组合。得出这个销售组合的过程就是关联分析。事务：每条购买信息就是一个事务。项集：一条事务中物品的随机组合产生的集合。一个集合里有几个项，就叫几项集。比如在下面这份数据中，有四个事务，{捏脚}是一项集，{捏脚，SPA}是二项集。支持度：support=一个项集
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2023-07-07 10:23:18
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关联分析关联分析：关联分析是在大规模数据集中有目的的寻找关系的任务。关联分析要寻找的关系：频繁项集、关联规则。支持度：数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如商品购买记录集合中，购买铅笔的订单占总订单数10%，则{铅笔}项集的支持度为10%。即$$P({铅笔}）=0.1$$置信度或可信度：定义为条件概率。例如对于{尿布}-->{葡萄酒}的关联规则，这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡
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2023-09-07 11:16:06
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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。设我们只有5种商品：商品1，商品2，商品3，商品4和商品5 。（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
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2024-02-23 10:31:53
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用python中什么算法做关联分析
在过去的几年里，随着数据的快速增长，关联分析成为了数据科学和商业智能领域的重要课题。关联分析旨在从大数据集中发现隐藏的模式和关系。2015年，随着大数据技术的普及，各企业逐渐意识到通过数据挖掘来提升竞争力的重要性。以下是一些关键的里程碑：
1. **2015年**：大数据技术进入主流，企业开始利用复杂的数据分析技术。
2. **2017年**：深度学习和机器
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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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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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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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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关联分析关联关系是一种非常有用的数据挖掘算法，它可以分析出数据内在的关联关系。其中比较著名的是啤酒和尿不湿的案例交易号清单0豆奶，莴苣1莴苣，尿布，啤酒，甜菜2豆奶，尿布，啤酒，橙汁3莴苣，豆奶，尿布，啤酒4莴苣，豆奶，尿布，橙汁当超市在分析顾客的购物清单时发现一个比较奇怪的问题，为什么大部顾客在购买啤酒的时候还会买啤酒呢？后来经过超市的调查发现，顾客的妻子提醒丈夫买尿不湿时丈父会把自己的啤酒也一
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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大部分朋友应该听过“啤酒”和“尿布”的故事——超市分析顾客的商品购买记录，发现“啤酒”和“尿布”经常被一起购买，背后的原因是美国家庭婴儿一般由母亲在家照顾，年轻的父亲到超市购买尿布时会顺便买上自己喜欢的啤酒(暂且不论故事的真实性)。关联分析可以看做是对多个类别变量做相关性分析，也就是现象(事物)A和现象(事物)B同时出现的频繁程度。比如定义两个事件——A:出现乌云，B:下雨——不考虑事件的先后顺序
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2024-05-09 19:52:06
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在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分；互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation)。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始
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2023-11-07 19:53:18
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