相对于机器学习，关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘。 1） 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法，如下 步骤 1 读取数据集data，并提取样本集instances 2 离散化属性Discretize 3 创建Apriori 关联规则模型 4 输出大频率项集和关联规则集 2） ...
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2016-04-12 20:57:17
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一、本课程是怎么样的一门课程（全面介绍） 1.1、课程的背景 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 “大数据” 其实离我们的生活并不遥远，大到微博的海量用户信息，小到一个小区超市的月销售清单 ...
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2016-04-12 07:12:24
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使用场景如： 用户频道属性分析 、用户忠诚度分析 、用户偏好路径分析、 用户偏好终端分析、 用户访问网站时间分析、 用户浏览内容分析 例子：一用户某次访问网站的路径示意图 Apriori算法 需要扫描多个事物数据集，增加IO开销。会产生2的k次方频繁项集。 FP-Tree算法 概念： 树 链 节点 ...
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2016-03-30 19:22:49
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频繁项集 的非空子集也必须是频繁项集 非频繁项集的任一超集也必然不是频繁项集 如果K-维频繁项集集合中包含单个项目i的个数小于K-1,则i不可能在频繁K项集中（apriori算法中并没有用到这个性质，可以借助这个性质来进行优化，性质会在后面举例） ...
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2016-03-27 11:05:02
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关联规则的基本模型—规则
关联规则的基本模型—置信度
关联规则的基本模型—支持度
关联规则基本概念
频繁项集举例
关联规则举例
Apriori的步骤
Apriori的重要性质
Apriori算法实例—产生频繁项集
Apriori算法实例—产生关联规则
Apriori算法思想总结
Apriori算法代码
由L(k-1)生成候选集Ck
从频繁项集中挖掘关联规则...
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2016-03-14 19:00:10
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---恢复内容开始--- 关联算法：由Agrawal和Verkamo于1994年提出的Apriori算法，基本思想是首先从事件中集中寻找所有频繁出现的事件子集，然后在这些频繁事件子集中发现可信度较高的规则。 聚类：将数据对象划分成若干个类，在同一类中的对象具有较高的相似度，而在不同类中的对象差异较大
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2016-02-28 16:44:03
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 早前评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive B
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2016-02-06 10:22:48
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这篇文章主要讲解了关联规则挖掘的基本概念和Apriori的思想和算法流程。
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2016-01-08 23:24:23
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1．挖掘关联规则1.1什么是关联规则一言蔽之，关联规则是形如X→Y的蕴涵式，表示通过X可以推导“得到”Y，其中X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, RHS)1.2如何量化关联规则关联...
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2015-12-26 20:44:34
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目录：1.关联分析2. Apriori 原理3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集4.从频繁集中挖掘关联规则5. 总结1.关联分析 返回目录关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式：1.频繁项集(frequency item sets)：经常同时出现的一些元素的...
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2015-11-28 21:38:47
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