数据仓库与数据挖掘技术第6章4关联规则1
数据挖掘中的关联规则算法使用方法教程
数据挖掘中的关联规则算法使用方法教程数据挖掘是一门通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和信息的技术。
关联规则算法是数据挖掘中的重要工具，用于发现数据集中的关联关系和规律。
本教程将介绍关联规则算法的基本概念、使用方法和常见问题。
一、关联规则算法概述关联规则算法主要用于发现数据集中的关联关系和规律，它可以帮助我们了解事物之间的相互关系，并通过这些关系进行预测和推断。
常见的应用场景包括购物篮分析、市场篮子分析、推荐系统等。
关联规则算法通过分析频繁项集和支持度，找到频繁项集之间的关联规则。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的组合项集，支持度是指某个项集在数据集中出现的频率。
通过计算支持度和置信度，可以找到具有较高置信度的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat算法。
接下来将逐一介绍这些算法的使用方法。
二、Apriori算法1. Apriori算法基本原理Apriori算法是关联规则算法中最常用的一种算法。
它通过迭代的方式逐步生成频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
Apriori算法的基本原理如下：- 生成频繁1项集；- 循环生成候选k项集，并计算支持度；- 剪枝：删除支持度低于阈值的项集，得到k频繁项集；- 生成关联规则，并计算置信度。
2. Apriori算法使用步骤使用Apriori算法进行关联规则挖掘的步骤如下：- 输入数据集：准备一份包含项集的数据集；- 设置支持度和置信度的阈值；- 生成频繁1项集；- 根据频繁1项集生成2频繁项集；- 通过剪枝操作得到k频繁项集；- 根据频繁项集生成关联规则，并计算置信度；- 输出频繁项集和关联规则。
三、FP-Growth算法1. FP-Growth算法基本原理FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树来快速发现频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法的基本原理如下：- 构建FP树：将数据集构造成FP树，每个节点表示一个项，每个路径表示一条事务；- 构建条件模式基：从FP树中抽取频繁1项集，并构建条件模式基；- 通过条件模式基递归构建FP树；- 根据FP树生成关联规则。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘随着信息时代的发展，越来越多的数据被产生和存储。
这些数据中蕴含着很多有用的信息，但是如何从这些庞大的数据中获取有用的信息并利用它们来为我们所用呢？这就需要利用数据挖掘技术来挖掘数据中的信息。
其中，关联规则挖掘是其中的一个非常重要的技术。
关联规则挖掘是一种基于数据挖掘的技术，它可以用来挖掘数据中的关联规则。
所谓关联规则，就是在一组事务中同时出现的一些属性之间的关联关系。
例如，在超市中销售了很多商品，我们可以通过关联规则挖掘来找出一些商品之间的关联关系，以便于超市进行商品的销售和营销活动。
关联规则的形式通常为A→B，其中A和B都是一个或多个属性组成的集合，表示如果满足A中的属性，则B中的属性也可能会同时出现。
在实际应用中，我们通常会通过挖掘这些关联规则来发现隐藏在数据中的有用信息。
例如，在超市中，我们可以挖掘出如果顾客购买了啤酒，那么还有很大可能会购买薯片，这些关联规则就可以用来制定营销策略，提高超市的销售额。
关联规则挖掘的过程通常分为两个阶段:频繁项集的挖掘和关联规则的生成。
在频繁项集挖掘阶段，我们需要找出数据中经常出现的属性组合，也就是频繁项集。
这个过程通常需要使用Apriori 算法来进行实现。
Apriori算法的基本思想是通过迭代的方式来生成候选项集，然后通过计算支持度来筛选出频繁项集。
在这个过程中，我们通常会使用支持度和置信度这两个概念来衡量关联规则的强度。
支持度指的是同时包含A和B的事务占总事务数的比例，而置信度则是指同时购买A和B的事务中有多少事务也购买了B。
在频繁项集挖掘阶段之后，我们还需要进行关联规则的生成。
在这个过程中，我们要从频繁项集中找出有意义的规则，通常需要通过设置置信度和支持度的阈值来进行筛选。
然后，我们需要计算每个规则的置信度，通常还需要对规则进行排序，以便于我们可以找到最有意义的关联规则。
在实际应用中，我们通常还需要对关联规则进行进一步的分析和解释，以便于我们可以更好地利用这些规则。
数据仓库与数据挖掘技术 第6章4关联规则1
一个超市的销售系统记录了客户购物的情况。
记录号 1 2 3 4 5 购物清单 啤酒，尿布，婴儿爽身粉，面包，雨伞 尿布，婴儿爽身粉 啤酒，尿布，牛奶 尿布，啤酒，洗衣粉 啤酒，牛奶，可乐(coke)
某超市5个客户的购物清单 设最小支持度阈值40％(即在5行中,至少出现两次)，最小置信度阈值为70％
R1：啤酒→尿布，supp=60%，conf=0.6/0.8=75%。 R2：尿布→啤酒，supp=60%，conf=0.6/0.8=75%。 R3：牛奶→啤酒，supp=40%，conf=0.4/0.4=100%。 R4：啤酒→牛奶，supp=40%，conf=0.4/0.8=50%。 R5：尿布→婴儿爽身粉，supp=40%，conf=0.4/0.8=50100%。
频繁单项集 单 项 集 ｛啤酒｝ ｛尿布｝ ｛婴儿爽身粉｝ ｛牛奶｝ 支 持 度 4 4 2 2
频繁双项集 双 项 集 ｛啤酒，尿布｝ ｛啤酒，牛奶｝ ｛尿布，婴儿爽身粉｝ 支 持 度 3 2 2
R1：啤酒→尿布，supp=3/5=60%，conf=3/4=75% R2：尿布→啤酒，supp=3/5=60%，conf=3/4=75% R3：牛奶→啤酒，supp=2/5=40%，conf=2/2=100% R4：啤酒→牛奶，supp=2/5=40%，conf=2/4=50% R5：尿布→婴儿爽身粉，supp=2/5=40%，conf=2/4=50% R6：婴儿爽身粉→尿布，supp=2/5=40%，conf=2/2=100%
数据挖掘关联规则
一、数据挖掘中的关联规则是什么：所谓关联规则，是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度(Conk一dente)和支持度(Support)都大于给定值的强壮规则。
从数据库中发现关联规则近几年研究最多。
目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。
在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体，实际上这是个逐步深化所发现知识的过程。
在许多实际应用中，能够得到的相关规则的数目可能是相当大的，而且，用户也并不是对所有的规则感兴趣，有些规则可能误导人们的决策，所以，在规则发现中常常引人”兴趣度”(指一则在一定数据域上为真的知识被用户关注的程度)概念。
而基于更高概念层次上的规则发现研究(如一般化抽象层次上的规则和多层次上的规则发现)则是当前研究的重点之一。
二、关联规则数据挖掘中最经典的案例：关联规则数据挖掘中最经典的案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
三、关联规则的一些定义与属性：考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务 3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
数据挖掘中的关联规则与推荐系统算法
数据挖掘中的关联规则与推荐系统算法数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现规律、趋势和模式的技术。
在数据挖掘的过程中，关联规则和推荐系统算法是两个重要的研究方向，它们在不同领域都有广泛的应用，比如电子商务、金融、医疗健康等。
本文将介绍关联规则和推荐系统算法的基本概念、原理和应用，并探讨它们在实际中的应用场景以及未来的发展趋势。
一、关联规则1.1基本概念关联规则是一种用于发现数据中项与项之间的关联关系的技术。
在关联规则中，项是指数据集中的一个元素，如商品、词语等。
关联规则的核心思想是通过分析数据集中项之间的共同出现规律，来发现它们之间的关联关系。
关联规则通常表示为“A->B”的形式，表示项A 和项B之间存在一定的关联关系。
这种关联关系通常通过支持度和置信度来衡量，支持度表示项集在数据集中出现的频繁程度，置信度表示当项集A出现时，项集B也出现的概率。
1.2关联规则算法发现关联规则的常见算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的搜索策略，通过不断扩展频繁项集的大小，来逐步发现频繁项集和关联规则。
FP-growth算法则采用了一种基于前缀树的数据结构，通过压缩数据集来高效地发现频繁项集和关联规则。
1.3应用场景关联规则在电子商务、市场营销等领域有着广泛的应用。
在电子商务中，通过挖掘用户购物车中的商品关联规则，可以实现商品的搭配推荐，提高销售额和用户体验。
在市场营销中，可以通过挖掘用户的消费行为和偏好，来实现个性化的营销推荐。
1.4未来发展趋势随着互联网和移动互联网的快速发展，数据规模和数据种类都在不断增加，这为关联规则的挖掘和应用提供了更多的机会和挑战。
未来关联规则的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是更加高效和灵活的算法设计，以适应海量数据的挖掘需求；二是结合其他数据挖掘技术，如聚类、分类等，来挖掘更加深层次的关联规则；三是结合领域知识和专家经验，来挖掘更加有效和有意义的关联规则。
挖掘多关系关联规则
什么是数据挖掘？
挖掘多关系关联规则
广义的数据挖掘的定义： 数据挖掘是从大量数据中挖 掘有趣模式和知识的过程。 数据源包括数据库、数据 仓库、WEB、其他信息存储 库或者动态地流入系统的数据。
挖掘多关系关联规则
关联规则
关联规则是数据挖掘中的一项重要和基础的技术, 已进行了多方面的深入研究,有着广泛的应用。
挖掘多关系关联规则
一个查询,如果其支持度符合用户定义的最小支持度则称为一个频繁查 询.对于两个查询Q1=?−l1,…,lm和Q2=?−l1,…,lm,lm+1,…,ln,如果对于Q1的 每个替换,用常数替换后的每个原子均出现在Q2的某个替换对应的替换后的 原子中,则称Q1θ-包含Q2,即Q1是比Q2更一般的查询,Q2是比Q1更具体的查 询. 例如,若Q1=?−Kids(KID), Likes(KID,X),Has(KID,Y),而 Q2=?−Kids(KID),Likes(KID,X),Has(KID,Y),Prefer(KID,X,Y),则Q1θ-包含Q2, 也称Q2是Q1的特殊化(specialization).
挖掘多关系关联规则
2.3 信息丢失问题
将多关系转换为单关系的另外一种方法是创建一些新的属性,将来自其他表 的信息通过汇总和聚集集成在一个关系中,从而将多关系数据库转化为单一关系, 在ILP领域,这种方法称为命题化(prepositionalization).例如,对于图1中的3个表,可 以通过该方法生成如表2所示的单个表Student1.
挖掘多关系关联规则
定义2(连接表)： 将一个数据库中的所有表进行连接构成一个泛 关系表,称为连接表(join table). 表1所示的泛关系表就是图1中的3个表的连接表.
数据挖掘技术、关联规则知识概述
数据挖掘技术与关联规则的相关重要概念1 数据挖掘的概念数据挖掘的概念是指从大量数据中挖掘出用户感兴趣的或有价值的数据，即从杂乱无章的数据海洋中，查找出数据之间的规律，并总结规律，最后形成便于人们理解的公式，增强信息的检索能力，同时也为决策者提供技术支持。
在人工智能研究领域，数据挖掘有时又被称为数据库中的知识发现，即可以把数据挖掘认为是数据库中知识发现中三个阶段（即是：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释）中的1个阶段。
数据挖掘具体能够做很多事情，基本上可以归纳为以下六种：a估计（Estimation）。
是分类的前序工作，估出的是连续值，而分类主要指的离散的值，比如：银行可以根据不同客户的贷款额度的大小，为每个客户记予相应的分值（0-1），根据预先设定的阈值，可给每个客户划分为不同级别；b 分类（Classification）。
属于直接数据挖掘的一种，是数据挖掘技术在训练集中的应用，通过在已经分好类的训练集上建立分类模型，分类出没有分类的数据，是预先定义好的；c预测（Prediction）。
是在估值和分类的基础上得出一个新的模型，这种模型可以对未来可能发生的事情做出一种预测，这种预测也并不完全是准确的，是需要通过一段时间验证的；d相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）。
是指一种事件发生后，会引起另外一种事件将要发生e聚类（Clustering）。
是指对相似记录的一种分组，通过分组可得出相关预测或暗示；f复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
是对多媒体数据的挖掘，它相对于普通文本数据挖掘要复杂的很多。
2 数据挖掘的主要过程如果根据数据挖掘的基本原理，数据挖掘过程就是知识发现的过程，大体可以分为下几个步骤。
（1）定义问题：根据工作需要，确定到底需要解决什么问题，明确数据挖掘的目标。
（2）数据准备：它包括数据选择、预算理、变换三个过程，即在不同的数据库中提取出所需的目标数据集，并进行简单的预处理，使编码、格式等统一，对一些不完整或无用的数据进行补充或删除。
数据仓库与数据挖掘基础第6章关联规则(赵志升)
Having agg_fuc(R. b)>=threshold
给定大量输入元组，满足having子句中阈值的输
出元组数量相对很少。输入数据集为“冰山”，
输出结果为“冰山顶”。
第二节 挖掘事务数据库的单维布尔关联规则
3、冰山查询
例，设给定销售数据，期望产生一个顾客-商
品对的列表，要求这些顾客购买商品数量达到5件
❖ 关联规则挖掘的一个典型的例子是购物篮分析。
第一节 关联规则挖掘
1、购物篮分析
牛奶 面包 谷类
牛奶 面包 糖 鸡旦
市 场
分
顾客1
顾Hale Waihona Puke 2析 员牛奶 面包 黄油
糖 鸡旦
顾客3
顾客4
第一节 关联规则挖掘
➢ 问题：什么商品组或集合顾客多半会在一次购 物时同时购买？
➢ 回答：需要分析商店的顾客事务零售数据，并 在其上运行购物篮分析。
2、由频繁项集产生关联规则 如果最小置信度预值为70%，则规则2、3和
6可以输出，因为这些规则满足强关联规则条件。
规则编号 关联规则
置信度
1
I1I2I5 Conf=2/4=50%
2
I1I5I2 Conf=2/2=100%
3
I2I5I1 Conf=2/2=100%
4
I1 I2 I5 Conf=2/6=33%
2、由频繁项集产生关联规则 可以产生关联规则如下：
➢ 对于每个频繁集l，产生l的所有非空子集； ➢ 对于l的每个非空子集s；若
sup port _ count(l) min_ confidence sup port _ count(s)
则输出规则：s(l-s)。其中min_confidence是 最小置信度阈值。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
1
一、关联规则概念
关联分析（Association analysis）：就是从给定的数据集发现频繁出 现的项集模式知识（又称为关联规则，association rules）。
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值 型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动 态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入） =2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而 在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打 印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层 次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维关联规则和多维关联规则。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联 规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的 一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则 只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段 的信息，是两个维上的一条关联规则。
最新《数据挖掘及其应用讲义》应用-关联规则教学讲义ppt课件
规则5 说明《数据库原理》成绩在80～90 分之间，《计算 机网络》也在80～90分之间的支持度为58.4%,置信度为 76.5%,
规则6 说明《高级语言程序设计》在80～90 分之间，《计 算机网络》也在80～90 分之间的支持度为56.9%,置信度 为83.4%,这两个规则虽然可信度和置信度都较高， 但实际 究竟有无关联需要深入探讨。
《数据挖掘及其应用讲义》 应用-关联规则
1 关联规则
设I={I1,I2,…,Im}是一组数据项集合, D是与任务相关的数 据集合，也称为交易数据库。其中每个交易T是一个数据项 子集，T∈I。关联规则是如下形式的一种蕴含: A B ,表示 If conditions then result
其中A∈I,B∈I,且A∩B= 。一般用支持度、可信 度、期望可信度、作用度4个参数来描述一个
2.1 数据清理 原始数据库中包含全校各个专业、各个年级、各门课程
的所有成绩, 某些记录难免会有一些差错或者从经验上看没 有关联,为了便于进行数据挖掘，只选取01 届计算机专业 学生的《计算机网络》等8门课程成绩作为挖掘对象，去掉 所有其他不必要的字段，删除空白以及数据有缺失的记录。 清理后的数据表部分数据如图1 所示。
规则2 说明《计算机基础》成绩在70～80 分之间，《工科 高 数 》 在 80 ～ 90 分 之 间 的 支 持 度 为 55.8%, 置 信 度 为 87.2%, 虽然可信度和置信度都达到了要求，但根据实际经 验，两者并无直接关联，实际工作中可以不予考虑。其他 规则同样如此， 需要决策者根据实际情况具体研究，有分 析地借鉴参考。
4 结果与分析
规则1说明，《数据结构》成绩在80～90 分之间，《高级 语言程序设计》成绩也在80～90分之间的支持度为66.8%, 置信度为89.2%,说明学好《数据结构》课程对学好《高级语 言课程》起到关键作用，以后安排课程时可以将《数据结构》 安排在前，教师授课中要督促学生学好这门课程，打好基础。
数据仓库与数据挖掘中的关联规则
数据仓库与数据挖掘中的关联规则数据是当今社会中最重要的资源之一，每天，我们都在不知不觉中产生大量的数据，例如浏览网页、使用社交媒体、进行购物、使用手机等等。
这些数据是非常有价值的，因为它们可以被用来揭示用户的行为与偏好，帮助企业更好地理解他们的客户、预测市场趋势和做出更准确的商业决策。
然而，这种大规模的数据分析是一项极为复杂的任务，需要运用一系列的技术和工具来帮助用户快速、准确地发现有用的信息。
数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的系统，它是数据挖掘技术的基础。
数据仓库通常是一个基于数据库的系统，它可以从多个数据来源中抽取、转换和加载数据，并将其存储在一个单独的、集中的存储器中。
这些数据可以是来自各种不同的数据源，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理（HRM）系统等。
数据仓库具有高度的灵活性和可扩展性，可以随着企业的数据需求而不断增加。
与数据仓库紧密相关的技术是数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据库中挖掘知识、信息和模式的技术，它能够帮助用户发现隐藏在数据背后的规律，从而使企业更好地理解其客户行为和市场趋势。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则发现等，其中关联规则发现是数据挖掘的一个重要技术，在数据挖掘中有着广泛的应用。
关联规则发现是一种发现事物关联性的技术，主要是为了找出输入数据之间的共同关系。
通俗理解就是发现购物清单中购买了A商品，很可能会购买B商品的规律。
关联规则在购物篮分析、市场策略、天气预报、医学等领域都有广泛的应用。
在数据挖掘领域，关联规则发现可以用来分析大量的数据，以了解哪些数据项一起出现的可能性最大。
这种技术可以为广告定位、生产预测、金融风险评估等提供有效的决策支持。
关联规则算法的核心思想是：在给定数据集中，发现各种项之间的关系。
数据集通常包含很多事务，每个事务由一些项组成。
例如，在一个购物清单数据集中，每件商品可以表示为一个“项”，而单个购物车可以表示为一个“事务”。
《数据仓库与数据挖掘》(关联规则)
顾客 X 购买的商品涉及不同抽象层次（ “ computer ” 在比“ laptop computer”高的抽象层） ，因此是多层关联规则。 （3）基于规则中涉及到的数据的维数 基于规则中涉及到的数据的维数,关联规则可以分为单维的和多维的。 单维关联规则：处理单个维中属性间的关系，即在单维的关联规则中，只 涉及到数据的一个维。 例如：用户购买的物品： “咖啡=>砂糖” ，这条规则只涉及到用户的购买 的物品。 多维关联规则：处理多个维中属性之间的关系，即在多维的关联规则中， 要处理的数据将会涉及多个维。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，这条规则就涉及到两个维中字段的信 息，是两个维上的一条关联规则。
集的集合。 将该候选项集的集合记作 Ck。 设 l1 和 l2 是 Lk-1 中的项集， 记号 li[j]表示 li 的第 j 项。执行连接 Lk-1 和 Lk-1，其中 Lk-1 的元素 是可连接，如果它们前（k-2）个项相同而且第（k-2）项不同（为 简单计，设 l1[k-1]<l2[k-1]） ，即：
confidence(XY)＝ (包含 X 和 Y 的事务数 / 包含 X 的事务数)×100％
〖定义 8－3〗置信度和支持度均大于给定阈值（即最小置信度 阈值和最小支持度阈值） 。即： support(XY) >＝ min_sup confidence(XY) >＝ min_conf 的关联规则称为强规则；否则称为弱规则。 数据挖掘主要就是对强规则的挖掘。通过设置最小支持度和最小置
主要内容
关联规则挖掘的基本概念 关联规则挖掘的过程 Apriori 算法 Apriori 算法的变形 频繁模式增长（FP－增长）算法 其他关联规则挖掘算法 关联规则价值衡量的方法 关联规则挖掘的应用
数据仓库和数据挖掘技术 第6章4关联规则课件
2020/4/24
1
购物篮分析 一个引发关联规则挖掘的典型例子
2020/4/24
2
应用：购物分析
市场购物分析结果将帮助商场内商品应如何合理摆放进行规划设计。 其中一种策略就是将常常一起购买的商品摆放在相邻近的位置，
以方便顾客同时购买这两件商品；如：如果顾客购买电脑的同时常 也会购买一些金融管理类软件，那么将电脑软件摆放在电脑硬件附 近显然将有助于促进这两种商品的销售。 而另一种策略则是将电脑软件与电脑硬件分别摆放在商场的两端， 这就会促使顾客在购买两种商品时，走更多的路从而达到诱导他们 购买更多商品的目的。比如：顾客在决定购买一台昂贵电脑之后， 在去购买相应金融管理软件的路上可能会看到安全系统软件，这时 他就有可能购买这一类软件。 市场购物分析可以帮助商场主管确定那些物品可以进行捆绑减价销 售，如一个购买电脑的顾客很有可能购买一个捆绑减价销售的打印 机。
（1）支持度s：support(X=>Y)=P(X∪Y)
P(X∪Y):X和Y这两个项目集在事务集D中同时出现的概率
（2）置信度c：confidence(X=>Y)= P(Y｜X)
P(Y｜X) :在出现项目集X的事务集D中，项目集Y也同时出现的概率
（3）关联规则X=>Y成立的条件是：①它具有支持度，即事务集D中至少 有s%的事务包含X∪Y；②它具有置信度，即事务集D中包含X的事务 至少有c%同时也包含Y
强规则：满足最小支持度阈值（minsup）和最小置信度阈值（minconf） 的规则（用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示）
2020/4/24
6
什么是关联挖掘？
关联规则挖掘： 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。
数据挖掘关联规则-推荐下载
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电通，力1根保过据护管生高线产中0不工资仅艺料可高试以中卷解资配决料置吊试技顶卷术层要是配求指置，机不对组规电在范气进高设行中备继资进电料行保试空护卷载高问与中题带资2负料2，荷试而下卷且高总可中体保资配障料置各试时类卷，管调需路控要习试在题验最到；大位对限。设度在备内管进来路行确敷调保设整机过使组程其高1在中正资，常料要工试加况卷强下安看与全22过，22度并22工且22作尽22下可护都能1关可地于以缩管正小路常故高工障中作高资；中料对资试于料卷继试连电卷接保破管护坏口进范处行围理整，高核或中对者资定对料值某试，些卷审异弯核常扁与高度校中固对资定图料盒纸试位，卷置编工.写况保复进护杂行层设自防备动腐与处跨装理接置，地高尤线中其弯资要曲料避半试免径卷错标调误高试高等方中，案资要，料求编试技5写、卷术重电保交要气护底设设装。备备置管4高调、动线中试电作敷资高气，设料中课并技3试资件且、术卷料中拒管试试调绝路包验卷试动敷含方技作设线案术，技槽以来术、及避管系免架统不等启必多动要项方高方案中式；资，对料为整试解套卷决启突高动然中过停语程机文中。电高因气中此课资，件料电中试力管卷高壁电中薄气资、设料接备试口进卷不行保严调护等试装问工置题作调，并试合且技理进术利行，用过要管关求线运电敷行力设高保技中护术资装。料置线试做缆卷到敷技准设术确原指灵则导活：。。在对对分于于线调差盒试动处过保，程护当中装不高置同中高电资中压料资回试料路卷试交技卷叉术调时问试，题技应，术采作是用为指金调发属试电隔人机板员一进，变行需压隔要器开在组处事在理前发；掌生同握内一图部线纸故槽资障内料时，、，强设需电备要回制进路造行须厂外同家部时出电切具源断高高习中中题资资电料料源试试，卷卷线试切缆验除敷报从设告而完与采毕相用，关高要技中进术资行资料检料试查，卷和并主检且要测了保处解护理现装。场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
数据挖掘第6章 关联规则
项ID
支持度 计数
结点链
f
4
f:4
c:1
c
4
a
3
c:3
b:1
b:1
b
3
m
3
p
3
l
2
o
2
a:3
o:1
p:1
m:2
b:1
p:2
m:1
l:1
l:1
o:1
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6.3 FP-growth算法
第六章 关联规则
6.3.2挖掘FP树
（1）对FP树的项头表从表尾向表头逆序逐一扫描，当扫描到某个频繁1项ij时，由其结点链得 到FP树中以ij结尾的前缀路径。
利用先验性质，我们在使用频繁(k-1)项集的集合Lk-1寻找频繁k项集的集合Lk时分两个 过程：连接步和剪枝步。 （1）连接步:
Lk-1与其自身进行连接，产生候选k项集的集合Ck。Lk-1中某个元素与其中另一个元素 可以执行连接操作的前提是它们中有(k-2)个项是相同的，也就是只有一个项是不同的。例 如：项集{I1,I2}与{I1,I5}有共同的I1，连接之后产生的项集是{I1,I2,I5}，反之，项集{I1,I2}与 {I3,I4}，没有1个共同的项集，不能进行连接操作。 （2）剪枝步：
第六章 关联规则
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6.3 FP-growth算法
6.3.1构造FP树
第六章 关联规则
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6.3 FP-growth算法
6.3.1构造FP树
第六章 关联规则
（1）
（2）
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6.3 FP-growth算法
6.3.1构造FP树
第六章 关联规则