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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关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，这些关系有两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集是经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在的很强的关系。如何寻找数据集中的频繁或关联关系呢？主要是通过支持度和可信度。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信...
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2015-10-11 17:58:58
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郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词：异常流量、rate limiting、Nginx、Apriori、频繁项集、先验算法、Lua、ELK 本文档适用人员：技术人员 提纲： 所谓异常流量 如何识别异常...
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2015-09-23 13:38:25
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介绍
Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法，Apriori的单词的意思是"先验的"，说明这个算法是具有先验性质的，就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果，这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来。Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的，频繁项集粗俗的理解就是找出经常出现的组合，然后根据这些组合最终推出我们的关联规则。
Apriori算法原理
Apriori算法是一种逐层搜索...
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2015-08-28 13:33:33
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本文主要介绍从FP-tree中提取频繁项集的算法。
更多请见：FP-Growth算法的介绍、FP_Growth算法python实现、FP-Growth算法python实现之 FP-tree的构造。
tree_miner.py代码：#coding=utf-8import tree_builder
import copyclass Tree_miner(object):
"""tree_mi...
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2015-07-04 09:42:12
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FP_Growth算法是关联分析中比较优秀的一种方法，它通过构造FP_Tree，将整个事务数据库映射到树结构上，从而大大减少了频繁扫描数据库的时间。
FP_Growth算法主要分成两个步骤，第一步是构造FP-Tree，第二步是从FP-Tree中提取频繁项集。
更多关联分析和FP_Growth的介绍以及伪代码请见：什么是关联分析、FP-Growth算法的介绍。本文主要目的是介绍python实现FP...
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2015-07-04 09:40:50
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引言：在关联分析中，频繁项集的挖掘最常用到的就是Apriori算法。Apriori算法是一种先产生候选项集再检验是否频繁的“产生-测试”的方法。这种方法有种弊端：当数据集很大的时候，需要不断扫描数据集造成运行效率很低。
而FP-Growth算法就很好地解决了这个问题。它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集。...
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2015-06-28 12:49:56
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前言：数据挖掘中的关联分析可以分成频繁项集的挖掘和关联规则的生成两个步骤，而Apriori算法是找频繁项集最常用到的一种算法。
关于关联分析和频繁项集请见：什么是关联分析？
中言：我们还是利用购物篮的例子来讲述Apriori算法的思路。
购物篮信息如下：
TID
Items 001
Cola, Egg, Ham
002
Cola, Diaper, Bee...
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2015-06-27 16:33:20
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Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法，其主要思想就是如果某个项集不频繁，则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法，有点像分布式的Apriori，因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集，挖掘新增的事务集，获取所有新增频繁集，然后与已有的频繁集做并集，对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁，而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的...
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2015-06-13 12:57:43
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FP-Tree算法FPTree算法：在不生成候选项的情况下，完成Apriori算法的功能。FP-Tree：就是上面的那棵树，是把事务数据表中的各个事务数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以NULL为根结点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。条件模式基：包含FP...
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2015-06-08 23:03:59
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