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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本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载。前篇《HotSpot关联规则算法（1）-- 挖掘离散型数据》分析了离散型数据的HotSpot关联规则，本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘。1. 首先看下数据格式（...
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2016-01-02 18:19:33
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在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支本文参考地址：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2198946.html
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2015-11-27 00:53:51
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整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一....
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2015-11-09 12:21:29
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两种度量： 支持度（support） support(A→B) = count(AUB)/N (N是数据库中记录的条数) 自信度（confidence）confidence(A→B) = count(AUB)/count(A)关联规则挖掘的基本两个步骤： 1.找出所有的频繁项集 2.由频繁...
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2015-10-23 01:34:49
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272
http://www.cnblogs.com/jingwhale/p/4618351.htmlApriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据...
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2015-10-12 00:45:26
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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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apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法，我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解。因此，本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤。 下面这个表格是代表一个事务数据库D，其中最小支持度为50%，最小置信度为70%，求事务数据库中的频繁关联规则。T...
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2015-07-24 20:39:28
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268
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis...
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2015-07-03 13:59:10
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上篇说明了原理，这篇就直接上核心代码了~
代码比较长，所以理解可能有点麻烦，核心思路就是计算选择的维度后遍历数据，逐步进行循环计算置信度，并淘汰每次循环后的最低值。
这里有一点要注意的，我一开始想用arraylist构造一个堆栈结构进行数据遍历的存储跟计算，因为这样效率比较高。。
但是后来发现，那么做的话，如果以后想要对类型跟因子的种类、数量进行修改的话，需要对代码进行大量重构才能实...
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2015-05-28 09:34:33
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