典型关联分析

典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一.比如我们拿到两组数据,第一组是人身高和体重的数据,第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据.那么我们能不能说这两组数据是相关的呢?CCA可以帮助我们分析这个问题. 1. CCA概述 在数理统计里面,我们都知道相关系数这个概念.假设有两组一维的数据集X和Y,则相关系数ρρ的定义为: ρ(X,Y)=cov(X,Y)D(X)?????√D(Y)?????√ρ(X,Y)=cov

典型关联分析(Canonical Correlation Analysis) [pdf版本] 典型相关分析.pdf 1. 问题 在线性回归中,我们使用直线来拟合样本点,寻找n维特征向量X和输出结果(或者叫做label)Y之间的线性关系.其中,.然而当Y也是多维时,或者说Y也有多个特征时,我们希望分析出X和Y的关系. 当然我们仍然可以使用回归的方法来分析,做法如下: 假设,,那么可以建立等式Y=AX如下 其中,形式和线性回归一样,需要训练m次得到m个. 这样做的一个缺点是,Y中的每个特征都与X的所

大型超市有海量交易数据,我们可以通过聚类算法寻找购买相似物品的人群,从而为特定人群提供更具个性化的服务.但是对于超市来讲,更有价值的是如何找出商品的隐藏关联,从而打包促销,以增加营业收入.其中最经典的案例就是关于尿不湿和啤酒的故事.怎样在繁杂的数据中寻找到数据之间的隐藏关系?当然可以使用穷举法,但代价高昂,所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案.Apriori就是其中的一种关联分析算法. 基本概念 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法.这些关系可以有两种形式:频繁项

商品关联分析 关联 relevance: 主要用在互联网的内容和文档上,比如搜索引擎算法文档中之间的关联性. association: 用在实际的事物之上,比如电子商务网站上的商品之间的关联度. 支持度(support):数据集中包含某几个特定项的概率. 比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次,那么此关联的支持度为5%. 置信度(Confidence):在数据集中已经出现A时,B发生的概率,置信度的计算公式是 :A与B同时出现的概率/A出现的概率. 假设有10000个人购

OSSIM平台安全事件关联分析实践 在<开源安全运维平台OSSIM最佳实践>一书中叙述到,事件关联是整个OSSIM关联分析的核心,对于OSSIM的事件关联需要海量处理能力,主要便于现在需要及时存储从设备采集到的日志,并能关联匹配和输出,进而通过Web UI展示.从实时性上看,关联分析的整个处理过程不能间断,这对系统的实时性要求较高,另外Ossim系统是基于规则的,Ossim内部具有多套高速规则分析引擎,以实现模式匹配和对关联分析结果调用.所以系统的关联引擎是一个典型数据处理系统,必须依靠强大的

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.通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,可以帮助零售商制定营销策略.关联分析也可以应用于其他领域,如生物信息学.医疗诊断.网页挖掘和科学数据分析等. 1. 问题定义 图1 购物篮数据的二元表示 图1表示顾客的购物篮数据,其

关联分析(关联挖掘)是指在交易数据.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.通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,可以帮助零售商制定营销策略.分析结果可以应用于商品货架布局.货存安排以及根据购买模式对顾客进行分类. FPGrowth算法是韩嘉炜等人在2000年提出的关联分析算法,在算法中使用了一种

欢迎来到"bio生物信息"的世界 新年的第一篇更文. 祝大家新春快乐!身体健康! 18号回家以后,经历了如下过程. 20号 喉咙痛 21号 喉咙痛 22号喉咙痛 咳嗽 23-24号 咳嗽 25号 咳嗽为主 鼻塞 夜间咳嗽加剧 26号 咳嗽为主 鼻塞 流鼻涕 夜间咳嗽加剧 27号 咳嗽为主 鼻塞 流鼻涕 打喷嚏 夜间咳嗽加剧 28号 咳嗽为主 鼻塞 流鼻涕 打喷嚏 夜间咳嗽加剧 换了多种药物,均不见效. 索性也少关注新型病毒肺炎的事了,缓解些焦虑感. 好了,以上是交代我这段时间没更文的原

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