關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

• 1.簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)-關(guān)聯(lián)規(guī)則
• 2.經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘-Apriori

1.簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)-關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則–通過(guò)量化的數(shù)字描述物品甲的出現(xiàn) 對(duì) 物品乙的出現(xiàn) 有多大影響。

最早是為了發(fā)現(xiàn)超市銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)中不同的商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：哪組商品可能會(huì)在一次購(gòu)物中同時(shí)購(gòu)買(mǎi)。

廣泛應(yīng)用于–購(gòu)物籃數(shù)據(jù)，生物信息學(xué)，醫(yī)療診斷，網(wǎng)頁(yè)挖掘和科學(xué)數(shù)據(jù)分析。

關(guān)聯(lián)規(guī)則舉例：

購(gòu)買(mǎi)面包的用戶(hù)很有可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶，$面包\ge 牛奶$，面包為前項(xiàng)，牛奶為后項(xiàng)。面包降價(jià)銷(xiāo)售，適當(dāng)提高牛奶的售價(jià)。這一關(guān)聯(lián)規(guī)則，可能會(huì)增加超市的整體利潤(rùn)。

“啤酒與尿布”–最常聽(tīng)到的例子

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析： 找出數(shù)據(jù)集中各項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法 為 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法–Apriori,Eclat,FP-Tree,灰色關(guān)聯(lián)法

2.經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘-Apriori

Apriori–挖掘頻繁項(xiàng)集，核心思想：通過(guò)連接產(chǎn)生候選項(xiàng)與其支持度，通過(guò)剪枝生成頻繁項(xiàng)集。

基本概念：

關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度–項(xiàng)集A和B同時(shí)發(fā)生的概率：$p(A\cap B)$

關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度–項(xiàng)集A發(fā)生，則項(xiàng)集B發(fā)生的概率：$p(B|A)$

最小支持度/最小置信度–一條規(guī)則有效的最小閾值，專(zhuān)家確定。

項(xiàng)集–包含項(xiàng)目的集合{牛奶，麥片，糖}是一個(gè)三項(xiàng)集

支持度計(jì)數(shù)：事物集中包含項(xiàng)目集A的事物的個(gè)數(shù)。

依據(jù)公式計(jì)算相應(yīng)的概率就可以了，就是概念的理解。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MachineLearning(11)-关联规则分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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