第十一章：使用Apriori算法进行关联分析

上一章学习了非监督学习的聚类,聚类算法可以将不同性质的分类分开.这两天学习了apriori算法进行关联分析,感觉是目前最难理解的一章了,并且书中还有个很坑爹的错误,作者存在很大的疏忽. Apriori算法关联分析:从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或者关联规则学习. 关联分析应用1:我们以前学习的是根据特性进行分类或者回归预测,并没有挖掘特性之间的关系,关联分析可以用于分析数据集中特性之间的关系,可以得到哪些特性频繁的共同出现或者特性之间的关系(比如出现特性A就会很大几率出现特性

关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务.这些关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则.频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合,关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系.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.可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义的.这条规则的可信度被定义为"支持度({尿布->啤酒})/支持度({尿布})" 尽管大部分关联规则分析的实例来自零售业,但该技术同样可以用于其他行业,比如网站流量分析以及医

summary: 关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集,可以采用两种方式来量化这些有趣的关系.第一种方式是频繁项集,它会给出经常出现在一起的元素项:第二种方式是关联规则,每条关联规则意味着元素项之间“如果……那么”的关系. 发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务,不可避免需要大量昂贵的计算资源,这就需要更智能的方法在合理时间范围内找到频繁项集. 使用Apriori原理可以减少在数据库上进行检查的集合的数目.Apriori算法从单元素项集开始,通过组合满足最小支持度要求的项集来

系列文章:<机器学习>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国国会

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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).通常频繁项集的产生所需的计算远大于规则产生的计算花销. 我们发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度.但是工作量比较大.另外有几种方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度. 减少候选项集

一.简介 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域.例如著名的购物篮问题. 二.结合应用分析 1.购物篮问题:顾客在买了某种商品时也会买另一种商品.例如下面这些关联: TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer, Cola} 4 {Bread, Mi

1:算法 find,count:读算法,头文件algorithm; copy, replace,replace_copy:写算法,头文件algorithm; find_first_of,accumulate:读算法,头文件numeric: fill,fill_n:写算法,头文件xutility: back_inserter:写算法,头文件iterator: 2:算法不改变容器的大小,真理在于让算法独立于容器,而达到普遍性,泛性,使得设计更为简单 3: 理解下面程序代码: istream_iter