这是我们之前的课后作业，根据自己的想法对这个数据进行分析，只要求写出五个点出来就可以了，因此我就对这些数据进行了分析一番。涉及的python知识点还是挺多的，包括了python连接数据库，SQL提取数据并保存为csv格式，pandas处理数据，matplotlib画图以及购物篮分析与关联分析。python数据分析集合：python数据分析现有一张表，描述了某个大型超市的订单数据,记录了某时刻的订单
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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1.关联规则分析的定义关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。2.关联规则分析的基本概念项集：项的集合称为项集。一个包含k个数据项的项集就称为k−项集。项集的支持度：整个数据集中包含该项集的事务数关联规则：形如X –> Y 的蕴涵式，其中X，Y不相交。关联规则的置信度：对
文章目录1 理论知识1.1 支持度、置信度、提升度1.2 Apriori算法1.3 FP-Growth算法2 导包3 数据预处理4 挖掘关联规则Apriori算法FP-Growth算法 1 理论知识1.1 支持度、置信度、提升度Support（支持度）：表示某个项集出现的频率，也就是包含该项集的交易数与总交易数的比例。例如P(A)表示项集A的比例，表示项集A和项集B同时出现的比例。Confide
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2023-08-21 15:55:48
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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
关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法，该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系。它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。也即是说关联规则挖掘是用于知识发现，而非预测，所以是属于无监督的机器学习方法。1.啤酒和尿布沃尔玛在分析销售记录时，发现啤酒和尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架，把两者放在一起，结果真的提升了啤酒的销量。原因解释：爸爸在给宝宝买尿布的时候，会顺
数据化审计：问题导向、应用至上、解决痛点内容摘要 交易者账户和其控制的“影子账户”往往在时、空上有一定频率的交集。从交易数据中，找到这些频繁出现的交易集合，也就能找到相应的“影子账户”。数据挖掘中的关联规则挖掘就是这样一种挖掘频繁集的算法，可以让“影子账户”无所遁形。好久不发技术贴，晚上被问到，就整理了下发出来。代码很粗糙，专业人士请忽略！重要声明本文中的所有信息和数据都是虚拟的，仅为说明数据
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
目录一、算法定义二、经典例子三、定义阐述1、项集（Itemset）2、事务T与事务集D3、支持度计数（Support count）4、支持度（Support）5、频繁项集（Frequent Itemset）6、关联规则7、置信度（Confidence）8、关联规则挖掘问题四、挖掘关联规则（Mining Association Rules）1、频繁项集产生（Frequent Itemset Gene
目录一、序言二、构造FpTree Step 1：扫描数据记录，生成一级频繁项集，并按出现次数由多到少排序，如下所示： Step 2：再次扫描数据记录，对每条记录中出现在Step 1产生的表中的项，按表中的顺序排序。初始时，新建一个根结点，标记为null； （1）第一步构造（2）第二步构造 （3）第三步构造（4）最终 三、利用FpTree挖掘频繁项集
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2023-09-26 19:06:29
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一、关联规则简述关联规则是一种在大型数据库中发现事物之间相关性的方法，这里的事物有产品、 事件，比如什么商品会被一起购买。当某件事发生时，其他事件也会发生，这种联系称为关联。所谓关联分析，就是指如果两个事物或者多个事物之间存在-定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测，它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的规律和相关关系，根据 挖掘结果，设计促销组合方案，实现销量的提升。比较常见的场景就是“购
1 Introduction1.1 Problem 频繁模式是频繁出现在数据集中的模式，对于数据分类、聚类、和其他数据挖掘任务有极大的帮助，频繁模式的挖掘成为了一项重要的数据挖掘任务和数据挖掘关注的主题。本次实验应用不同的频繁模式挖掘的算法（Apriori, FP-Growth, Dummy）对于购物数据以及用户计算机使用数据进行挖掘，以期发现其中有趣的关联规则。1.2 Datase
Apriori算法Apriori算法介绍1Apriori算法介绍2Apriori算法介绍3，容易看懂一些FP-Growth算法FP-Growth算法介绍1 实现# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/5 21:21
# @Author : cubewwt
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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
今天为大家介绍数据挖掘的常用方法。首先，想问大家一个问题，什么是数据挖掘呢？ 1.从技术角度看，数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。2.从商业应用角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取
关联规则挖掘是大数据分析与挖掘的基础，通过在大量数据中挖掘数据项之间的强关联关系，可以得到很多有趣而且有价值的信息。01、基本概念1、关联规则的挖掘是在大量数据的基础上，通过分析哪些数据项频繁地一起出现，可以得到很多频繁一起出现的数据项集合。2、根据频繁项集的元素个数X，将频繁项集称为频繁k-项集。3、项集X的支持度计数4、设计集合中事务的总数为N，则项集的支持度定义为5、最小支持度（minsup
目录1 关联规则挖掘概念2 关联规则基本模型2.1 基本概念2.2 关联规则的挖掘步骤3 Apriori算法3.1 介绍 3.2 实现步骤3.3 伪代码1 关联规则挖掘概念一、定义关联规则反映一个事物与其它事物之间的依赖和相互关联性。经典例子为购物篮分析，通过分析购物篮数据来分析顾客经常同时购买哪些商品（购买习惯）。这是BI(Business Intelligence)的一项应用。二、目
目录数据初步认识关联规则算法算法介绍python导入库函数来实现python自定义算法实现 数据初步认识 根据顾客实际购买行为数据（值为1表示购买了该种商品；值为0表示未购买该种商品），分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时，是否存在购买行为上的关联。保存至sale.csv文件进行读取如图所示查看数据
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2023-09-19 08:43:35
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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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文章目录1. 什么是关联规则2. 关联规则中的一些概念2.1 名词2.2 强关联规则3. 关联分析过程3.1 寻找频繁项集3.1.1 不使用 Apriori 算法生成频繁项集3.1.2 使用 Apriori 算法生成频繁项集3.1.2.1 Apriori 算法原理解释3.1.2.2 Apriori 算法步骤3.2 生成关联规则4. 总结和展望5. 参考链接6. 授课时注意 1. 什么是关联规则
