Apriori算法的简介 Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 Apriori ...
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2020-05-30 23:24:42
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项集： 最基本的模式是项集，它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。常用的频繁项集的评估标准有支持度,置信度和提升度（关联规则） ...
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2020-04-04 14:45:35
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í一、概念 1、支持度support：数据集中A、B同时出现的频率，即 P(AB) = Freq(AB) / N 2、置信度confidence：在A出现的条件下，B出现的频率，即 置信度P(A->B) = Freq(AB) / Freq(A) 3、提升度lift：left = 支持度(AB) / ...
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2019-12-31 18:43:22
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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。 "Python 深入浅出Apriori关联分析算法（一）" 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 ...
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2019-08-22 18:42:40
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一般我们可以找出用户购买的所有去拼数据里频繁出现的项集序列，然后做频繁集挖掘，找到满足支持度阈值的关联去拼的频繁N项集或者序列。如果用户购买了频繁项集N项集或者序列里的部分商品，那么我们就可以将频繁序列或频繁项集里的其他物品按移动的评分规则推荐给用户，这个评分规则可以包括支持度、置信度和提升度等。 ...
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2019-07-26 21:30:55
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贝叶斯公式 条件概率的展开、转化 关联规则分析 支持度、置信度、提升度 KULC IR 聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的 距离 距离用来度量样品之间的相似性（k means聚类，系统聚类中的Q型聚类） 相似系数 相似系数用来度量变量之间的相似性（系统聚类的R型聚类） 最常用的是k m ...
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2018-06-30 11:00:31
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关联规则：评定规则的标准 支持度：规则前项LHS和规则后项RHS所包括的商品都同时出现的概率，LHS和RHS商品的交易次数/总交易次数。 置信度：在所有的购买了左边商品的交易中，同时又购买了右边商品的交易机率，包含规则两边商品的交易次数/包括规则左边商品的交易次数。 提升度（有这个规则和没有这个规则 ...
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2016-12-04 21:01:38
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关联规则就是形如A->B的表达式，A和B是整个项集中互不相交的两个子项。关联规则挖掘的主要目的在于发现数据中有意义的关联关系。购物篮分析就是通过分析顾客的购买行为来发现不同商品之间的联系。支持度、置信度、提升度支持度（A->B）=|AB|/|S|置信度（A->B）=|AB|/|A|这个基于划分的算法...
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2015-10-08 10:17:32
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转载自：http://m.blog.csdn.net/blog/sanqima/427464191.支持度（Support） 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为： Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(X...
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2015-06-24 18:52:08
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