分布式FP-tree1.首先还是对购物篮数据进行排序,计数,假设min_sup=3.去掉支持度小于3的项。2.按照fp-tree的画法,对第二列整理过的项建树,fcamp,fcabm,fb,cbp,fcamp,建立fp-tree如下:3.第三列是从右向左遍历第二列,得到至某点的路径,例如,到p的路径...
分类:
其他好文 时间:
2015-04-22 23:44:39
阅读次数:
293
提到数据挖掘,我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事,该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为,关联分析针对离散数据;
常见关联规则:
关联规则:牛奶=>鸡蛋【支持度=2%,置信度=60%】
支持度:分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生;
置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的...
分类:
编程语言 时间:
2014-12-23 12:34:32
阅读次数:
339
1.在蘑菇街购物当中有这个这种效果。商品添加到顶端购物篮里面,其实就是一连串Tween动画。2.这个动画的思路是: 将购物篮的图片先隐藏在屏幕的中间,当点击立即购买按钮进行scale变化由1.0->1.4在由1.4->1.0的下效果。然后translate和Alpha等动画集合的执行。对动画进行监....
分类:
移动开发 时间:
2014-12-18 18:34:03
阅读次数:
229
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比较重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到很多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结。
首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式,现实生活中,比如超市购物时,顾客购买记录常常隐含着很多关联规则,比如购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本,利用这些规则,商场人员可以很...
分类:
其他好文 时间:
2014-10-08 18:24:35
阅读次数:
251
1.记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning;MBR)
记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合...
分类:
其他好文 时间:
2014-09-25 20:37:17
阅读次数:
299
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比较重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到很多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结。
首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式,现实生活中,比如超市购物时,顾客购买记录常常隐含着很多关联规则,比如购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本,利用这些规则,商场人员可以很...
分类:
其他好文 时间:
2014-09-25 20:36:57
阅读次数:
260
关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。比如,67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些商品.....
分类:
其他好文 时间:
2014-08-11 14:22:12
阅读次数:
744
Apriori算法是数据挖掘中一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
先来了解下关联规则挖掘:
发现事务数据库,关系数据, 或其它信息库中项或数据对象集合间的频繁模式。关联,相关,或因果关系结构。
频繁模式:在数据库中频繁出现的模式(项集, 序列, 等)。
动机是发现数据中的规律性。
如:
购物篮分析:哪些产品更经...
分类:
其他好文 时间:
2014-06-01 09:52:13
阅读次数:
245
用R语言的arules库,对购物篮数据进行关联分析,用arulesViz库进行可视化处理。
分类:
其他好文 时间:
2014-05-22 05:11:50
阅读次数:
294