转自穆晨阅读目录前言关联分析领域的一些概念Apriori算法基本原理频繁项集检索实现思路与实现代码关联规则学习实现思路与实现代码小结回到顶部      想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事-"啤酒与尿布"的故事。   &nbs...

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2017-12-0214:27:18一、术语Items：项，简记ITransaction：所有项的一个非空子集，简记TDataset：Transaction的一个集合，简记D关联规则：一个Dataset的例子：我们的目的就是找到类似买了面包->黄油这样的关联关系。 二、支持度与置信度支持度支持度就是相应...

　　　　Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在的仓库位置，达到节约成...

关联分析，也叫关联规则挖掘，属于无监督算法的一种，它用于从数据中挖掘出潜在的关联关系，例如经典的啤酒与尿布的关联关系。本文将要重点介绍的Apriori和FP-growth算法就是一种关联算法，，它们可以高效自动地从数据集中挖掘出潜在的属性关联组合规则。许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的交易数据。例如，超市的收银...

0.支持度与置信度《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体)买了《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有购买《mahout实战》记录数的比例——置信度(局部)支持度、置信度越大，商品出现一起购买的次...

 基本概念项与项集：设itemset={item1,item_2,…,item_m}是所有项的集合，其中，item_k(k=1,2,…,m)成为项。项的集合称为项集（itemset），包含k个项的项集称为k项集(k-itemset)。事务与事务集：一个事务T是一个项集，它是item...