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
分类：
编程语言 时间：
2018-01-13 00:20:57
阅读次数：
172
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-01-10 13:59:05
阅读次数：
298
Apriori is an algorithm for frequent item set mining and association rule learning over transactional databases. It proceeds by identifying the freque ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-30 22:37:29
阅读次数：
178
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-11 14:22:10
阅读次数：
163
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-10 13:10:39
阅读次数：
152
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-07 19:04:18
阅读次数：
223
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。 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-05 22:44:42
阅读次数：
200
参考：http://blog.csdn.net/lfdanding/article/details/50755919 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-29 14:46:50
阅读次数：
154
支持度（概率）：关联度 A&B同时发生（support A&&B） 置信度（概率）: A 发生B 发生的概率（贝叶斯）(confidence A=>B)P(B|A) how to achieve Apiori: 1.预值： 最小支持度： 最小置信度： 2.计算; SUPPORT(A=>B)=SUPP ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-18 18:47:41
阅读次数：
184
前言机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.支持向量机5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.C均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.马尔可夫当然不同的评价标准会产生完..
分类：
其他好文 时间：
2017-11-12 11:02:56
阅读次数：
135
