关联分析概述啤酒和尿布的故事，我估计大家都听过，这是数据挖掘里面最经典的案例之一。它分析的方法就关联分析。关联分析，顾名思义，就是研究不同商品之前的关系。这里就发现了啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的东西直接存在的微妙关系。最经典的关联分析算法之一就是Apriori算法，也是数据挖掘十大算法之一。在R中就有一个包可以做关联分析——arules和arulesViz，前者用于关联规则的数字化生成而后者是
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2018-01-13 00:20:57
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一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢？ 原因：这得从Apriori算法的原理说起，Apriori会产生大量候选项集（就是连接后产生的），在剪枝时，需要扫描整个数据库（就是给出的数据），通过模式匹配检查候选集合（为的是找到满足最小支持度的项）。候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销，所以FP ...
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2018-01-10 13:59:05
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二.Apriori算法 上文说到，大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步： 频繁项集产生，其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集，称为频繁项集（frequent itemset）。 规则产生，其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则，称为强规则（strong rule）。通 ...
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2017-12-11 14:22:10
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1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找 ...
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2017-12-10 13:10:39
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本次缑老师布置的作业较为简单，其原理实现也是非常的清楚。 关于关联规则，细想一下，其本质，笔者窃以为：仍然是分类的思想，其本质为，可以划分为一类的item，其内部就有一定的相关性，那么，挖掘的本质，就是在分类以后，找到同一类不同item中的相关性（为啥可以分到同一类中去）。 笔者刚才荡了一段代码，发 ...
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2017-12-07 19:04:18
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频繁项集Apriori算法 Reference "数据挖掘十大算法之Apriori详解" "Apriori算法详解之【一、相关概念和核心步骤】" "关联分析之Apriori算法" haha 算法理解部分主要是前两个链接，写的很靠谱。在实际中再配合上hadoop的mapreduce。 ...
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2017-12-05 22:44:42
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转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 回到 ...
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2017-10-08 16:54:00
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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. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 5. 示例：从新闻网站点击流中挖掘新闻报道 扩展阅读 目录 1. 关联分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法来发现频繁集 4. 使用FP ...
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2017-09-30 19:42:03
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第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 “啤酒和尿布”问题属于经典的关联分析。在零售业，医药业等我们经常需要是要关联分析。我们之所以要使用关联分析，其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系。这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用。 二．关联分析的基本概念 所谓的关联分析就 ...
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2017-09-10 17:43:10
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第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法，它不能够用于发现关联规则。FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树，然后从FP树上发现频繁项集。 FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快，一般能够提高两 ...
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2017-09-10 17:36:04
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