中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析 E概念描述正确答案:E 单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
Apriori算法总结
Apriori ['eɪprɪ'ɔ:rɪ]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。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。
通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。
百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。
Apriori算法应用于网络安全领域，比如网络入侵检测技术中。
早期中大型的电脑系统中都收集审计信息来建立跟踪档，这些审计跟踪的目的多是为了性能测试或计费，因此对攻击检测提供的有用信息比较少。
它通过模式的学习和训练可以发现网络用户的异常行为模式。
采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori算法的挖掘结果规则，是网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，能够快速的锁定攻击者，提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性。
Apriori算法应用于高校管理中。
随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。
针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。
将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求"与"运算，寻找频繁项集。
数据挖掘考试题目——关联分析
数据挖掘考试题目-—关联分析一、10个选择1。
以下属于关联分析的是（）A．CPU性能预测B．购物篮分析C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模2。
维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系.其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘( )A．K-means B．Bayes NetworkC．C4。
5 D．Apriori3。
置信度（confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A．简洁性B．确定性C．实用性D．新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（）A．抽样B．剪枝C．缓冲D．并行5。
以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（）A．支持度阈值增大B．项数减少C．事务数减少D．减小硬盘读写速率6。
Apriori算法使用到以下哪些东东（）A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图7。
非频繁模式（ )A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感8。
对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是( )［注：分别以1、2、3代表之］A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是( )A．存储数据B．查找C．加速查找D．剪枝10。
以下不属于数据挖掘软件的是( )A．SPSS Modeler B．WekaC．Apache Spark D．Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。
2.关联规则的评价度量主要有：和。
3.关联规则挖掘的算法主要有：和。
4。
购物篮分析中，数据是以的形式呈现.5。
一个项集满足最小支持度，我们称之为。
人工智能机器学习技术练习(习题卷19)
人工智能机器学习技术练习(习题卷19)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]最佳分类是曲线下区域面积最大者,而黄线在曲线下面积最大.2、假设你在测试逻辑回归分类器,设函数H为style="width: 211px;" class="fr-fic fr-fil fr-dib cursor-hover">下图中的哪一个代表上述分类器给出的决策边界?A)style="width: auto;" class="fr-fic fr-fil fr-dib">B)style="width: auto;" class="fr-fic fr-fil fr-dib">C)style="width: auto;" class="fr-fic fr-fil fr-dib">答案:B解析:选项B正确。
虽然我们的式子由选项A和选项B所示的y = g(-6 + x2)表示,但是选项B才是正确的答案,因为当将x2 = 6的值放在等式中时,要使y = g(0)就意味着y = 0.5将在线上,如果你将x2的值增加到大于6,你会得到负值,所以输出将是区域y = 0。
B)tanhC)relu答案:A解析:3.[单选题](__)是指对已有数据在尽量少的先验假设条件下进行探索，并通过作图，制表等手段探索数据结构和规律的一种方法。
A)统计分析B)验证性分析C)数据洞见D)探索性数据分析答案:D解析:4.[单选题]以下哪项关于决策树的说法是错误的()。
A)冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B)子树可能在决策树中重复多次C)决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D)寻找最佳决策树是 NP完全问题答案:C解析:决策树算法对于噪声的干扰具有相当好的鲁棒性。
weka学习笔记
Weka 学习笔记一、数据格式：以“%”开始的行是注释。
除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。
第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。
第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。
从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。
1、关系声明:@relation <relation-name>在ARFF文件的第一个有效行来定义。
<relation-name>是一个字符串。
如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。
2、属性声明: @attribute <attribute-name> <datatype>声明语句的顺序按照该项属性在数据部分的位置来排。
最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认的目标变量。
<attribute-name>是必须以字母开头的字符串。
和关系名称一样，如果这个字符串包含空格，它必须加上引号。
WEKA支持的<datatype>有四种，分别是：numeric数值型、<nominal-specification>分类型、string字符串型、date [<date-format>日期型。
（1）数值属性：数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。
（2）分类属性：分类属性由<nominal-specification>列出一系列可能的类别名称并放在花括号中：{<nominal-name1>, <nominal-name2>, <nominal-name3>, ...} 。
例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别：“sunny”，“ overcast”和“rainy”:@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。
南开大学《数据科学导论》20秋在线作业-2(参考答案)
1.某商品的产量(X，件)与单位成本(Y，元/件)之间的回归方程为^Y=100-1.2X，这说明()。
A.产量每增加一台，单位成本增加100元B.产量每增加一台，单位成本减少1.2元C.产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元D.产量每增加一台，单位平均增加100元答案：C2.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。
A.简洁性B.确定性C.实用性D.新颖性答案：B3.实体识别属于以下哪个过程?()A.数据清洗B.数据集成C.数据规约D.数据变换答案：B4.在一元线性回归模型中，残差项服从()分布。
A.泊松B.正态C.线性D.非线性答案：B5.手肘法的核心指标是()。
A.SESB.SSEC.RMSED.MSE答案：B6.单层感知机模型属于()模型。
A.二分类的线性分类模型B.二分类的非线性分类模型C.多分类的线性分类模型D.多分类的非线性分类模型答案：A7.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题?()A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理答案：A8.下列两个变量之间的关系中，哪个是函数关系?()A.人的性别和他的身高B.人的工资与年龄C.正方形的面积和边长D.温度与湿度答案：C9.聚类是一种()。
A.有监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习答案：B10.以下哪些不是缺失值的影响?()A.数据建模将丢失大量有用信息B.数据建模的不确定性更加显著C.对整体总是不产生什么作用D.包含空值的数据可能会使建模过程陷入混乱，导致异常的输出答案：C11.多层感知机是由()层神经元组成。
A.二B.三C.大于等于二层D.大于等于三层答案：D12.以下哪一项不属于数据变换?()A.简单函数变换B.规范化C.属性合并D.连续属性离散化答案：C13.以下哪一项不是特征工程的子问题?()A.特征创建B.特征提取C.特征选择D.特征识别答案：D14.哪一项不属于规范化的方法?()A.最小—最大规范化B.零—均值规范化C.小数定标规范化D.中位数规范化答案：D15.在k近邻法中，选择较小的k值时，学习的“近似误差”会()，“估计误差”会()。
关联规则数据挖掘
关联规则数据挖掘学习报告目录引言 2 案例 2 关联规则 3（一）关联规则定义（二）相关概念（三）关联规则分类数据 6（一）小型数据（二）大型数据应用软件7 （一）WEKA（二）IBM SPSS Modeler数据挖掘12 总结27一、引言数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。
如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。
数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
二、案例"尿布与啤酒"的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。
但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。
这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。
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。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==关联规则lift篇一：关联规则关联规则（购物篮分析）注意：目前，WEKA的关联规则分析功能仅能用来作示范，不适合用来挖掘大型数据集。
我们打算对前面的“bank-data”数据作关联规则的分析。
用“Explorer”打开“bank-data-final.arff”后，切换到“Associate”选项卡。
默认关联规则分析是用Apriori算法，我们就用这个算法，但是点“Choose”右边的文本框修改默认的参数，弹出的窗口中点“More”可以看到各参数的说明。
（建议：弄懂每一个参数的含义，多调试发现结果的不同）背景知识首先我们来温习一下Apriori的有关知识。
对于一条关联规则L->R，我们常用支持度（Support）和置信度（Confidence）来衡量它的重要性。
规则的支持度是用来估计在一个购物篮中同时观察到L和R的概率P(L,R)，而规则的置信度是估计购物栏中出现了L时也出会现R的条件概率P(R|L)。
关联规则的目标一般是产生支持度和置信度都较高的规则。
有几个类似的度量代替置信度来衡量规则的关联程度，它们分别是Lift： P(L,R)/(P(L)P(R))Lift=1时表示L和R独立。
这个数越大，越表明L和R存在在一个购物篮中不是偶然现象。
Leverage：P(L,R)-P(L)P(R)它和Lift的含义差不多。
Leverage=0时L和R独立，Leverage越大L和R的关系越密切。
Conviction：P(L)P(!R)/P(L,!R) （!R表示R没有发生） Conviction也是用来衡量L和R的独立性。
从它和lift的关系（对R取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，我们也希望这个值越大越好。
值得注意的是，用Lift和Leverage作标准时，L和R是对称的，Confidence （置信度）和Conviction则不然。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
《数据科学与⼤数据通识导论》题库及答案-2019年温州市⼯程技术系列专业技术⼈员继续教育1.数据科学的三⼤⽀柱与五⼤要素是什么？答：数据科学的三⼤主要⽀柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计⽅法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法⽅法 (Algorithmic method)数据科学的五⼤要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应⽤ (Application)2.如何辨证看待“⼤数据”中的“⼤”和“数据”的关系？字⾯理解Large、vast和big都可以⽤于形容⼤⼩Big更强调的是相对⼤⼩的⼤，是抽象意义上的⼤⼤数据是抽象的⼤，是思维⽅式上的转变量变带来质变，思维⽅式，⽅法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决⼈⼯智能中的诸多问题，利⽤⼤数据突破性解决了，其核⼼问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利⽤这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某⼀科学的科学家群体所共同遵从的世界观和⾏为⽅式。
第⼀范式：经验科学第⼆范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统⼀于理论、实验和模拟4.从⼈类整个⽂明的尺度上看，IT和DT对⼈类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在⾛向激活⽣产⼒为⽬的的DT（Data Technology）数据时代。
⼤数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观⼤数据重新定义商业新模式⼤数据重新定义研发新路径⼤数据重新定义企业新思维5.⼤数据时代的思维⽅式有哪些？“⼤数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：⼈→⼈机协同（⼈ + ⼈⼯智能）6.请列举出六⼤典型思维⽅式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并⾏思维、科学思维7.⼤数据时代的思维⽅式有哪些？同58.⼆进制系统是如何实现的？计算机⽤0和1来表⽰和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢⼆进⼀”，⽤1表⽰开，0表⽰关9.解释⽐特、字节和⼗六进制表⽰。
数据挖掘考试题目——关联分析知识讲解
数据挖掘考试题目——关联分析一、10个选择1.以下属于关联分析的是（）A．CPU性能预测B．购物篮分析C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模2.维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。
其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（）A．K-means B．Bayes NetworkC．C4.5 D．Apriori3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A．简洁性B．确定性C．实用性D．新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（）A．抽样B．剪枝C．缓冲D．并行5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（）A．支持度阈值增大B．项数减少C．事务数减少D．减小硬盘读写速率6.Apriori算法使用到以下哪些东东（）A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图7.非频繁模式（）A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之]A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（）A．存储数据B．查找C．加速查找D．剪枝10.以下不属于数据挖掘软件的是（）A．SPSS Modeler B．WekaC．Apache Spark D．Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。
2.关联规则的评价度量主要有：和。
3.关联规则挖掘的算法主要有：和。
4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。
5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。
高校网络课程访问影响因素的关联规则
电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering籠库技术Database Technology高校网络课程访问影响因素的关联规则叶根梅杜丹(马鞍山师范高等专科学校软件工程系安徽省马鞍山市243041 )摘要本文根据某高校课程平台中在线网络课程的统计数据，围绕各数据项对课程网站访问量的可能影响，基于Apriori算法，挖 掘关联规则，并结合平台现有网络课程的建设和实施现状进行规则分析。
通过分析，帮助教师进一步明确在线课程建设和实施中存在的问 题、建设思路和使用方法，以提高在线课程质量，让在线网络课程更好发挥作用。
关键词：在线课程；关联规则；网站访问量近年来，网络课程在高校越来越普及。
各高校纷纷引入或建设 属于自己的网络课程平台，教师基于网络平台建立在线课程，以此 更好地辅助课堂教学，或实施翻转课堂或实现在线教学。
网络课程 的质量决定了网络课程的绩效水平m，而网络课程的访问量则一定 程度反应其建设质量和实施效果。
但是，目前对网络课程访问的研 宄相对较少，且主要集中在运用学习分析技术对学生学习行为的分 析方面。
文献[2]通过对学生访问网络课程日志数据的分析，获得学 生对不同模块和资源的访问频次，以发现学生访问网络课程的特征 并提出网络课程建设的建议；文献[3]构建层次模型，基于模型对某 一门网络课程的学习行为数据进行分析；文献[4]通过构建六层次模 型，以发现网络课程学习存在的问题。
基于学习分析技术往往局限 于对某一门课程的数据分析，且结论并不足以体现与网络课程访问 量的直接联系。
因此，本文提出运用关联规则算法Apriori算法，对某高校课程平台批量己运行的在线网络课程的实施数据，进行关 联规则挖掘，并结合在线网络课程现状调查、教师研讨、学生访谈 等方面进行规则分析，以发现网络课程访问量的可能影响因素，为 提高网络课程的访问量，进而提高网络课程实效提供依据和参考。
数据科学中的关联规则评估方法
数据科学中的关联规则评估方法数据科学是一门涉及数据收集、处理、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要作用。
在数据科学中，关联规则评估方法是一种常用的技术，用于发现数据集中的关联性和相关性。
本文将介绍关联规则评估方法的基本概念、常用指标和应用案例。
一、关联规则评估方法的基本概念关联规则是指数据集中的项集之间的关联性和相关性。
例如，在一个超市的购物数据中，我们可能会发现“牛奶”和“面包”这两个项集之间存在较强的关联性，即购买了牛奶的人也有很大概率购买面包。
关联规则评估方法旨在发现这种关联性，并给出相应的评估指标。
二、关联规则评估方法的常用指标1. 支持度（Support）：支持度指的是某个项集在整个数据集中出现的频率。
支持度越高，说明该项集在数据集中出现的概率越大，代表着该关联规则的重要性。
2. 置信度（Confidence）：置信度指的是一个关联规则的可信程度。
它表示在购买了某个项集的情况下，购买另一个项集的概率。
置信度越高，说明该关联规则的可信程度越大。
3. 提升度（Lift）：提升度指的是一个关联规则中后项的出现概率相对于前项独立出现概率的提升程度。
提升度大于1表示后项的出现概率比前项独立出现概率高，说明两个项集之间存在正向关联性。
三、关联规则评估方法的应用案例1. 零售业中的关联规则评估：超市经常使用关联规则评估方法来分析顾客的购物习惯和行为。
通过分析购物数据，超市可以发现哪些商品之间存在关联性，从而进行商品搭配、促销策略等方面的优化。
2. 社交媒体中的关联规则评估：社交媒体平台可以通过关联规则评估方法来分析用户之间的关系和兴趣。
通过发现用户之间的关联规则，社交媒体平台可以为用户提供更加个性化的推荐和广告内容。
3. 医疗领域中的关联规则评估：医疗数据中蕴含着大量的关联性和相关性。
通过关联规则评估方法，医疗领域可以发现疾病之间的关联关系，从而提供更加准确的诊断和治疗方案。
四、总结关联规则评估方法是数据科学中的一种重要技术，它可以帮助我们发现数据集中的关联性和相关性。
mlxtend 关联规则
mlxtend 关联规则关联规则是数据挖掘中的一项重要技术，用于从大量数据集中发现相关性较强的关联项。
它的应用场景广泛，可以应用于市场分析、消费者行为分析、推荐系统等领域。
在本文中，我将介绍关联规则的基本概念、关联规则挖掘的算法、关联规则的评估以及关联规则的应用。
关联规则的基本概念是指在一个数据集中，某些事件之间会同时发生的情况。
通过挖掘关联规则，可以揭示数据集中隐含的相关性，从而帮助人们了解数据中存在的潜在规律。
关联规则通常用两个部分表示：前项和后项。
例如“牛奶->面包”表示购买了牛奶的顾客也很可能购买面包。
为了寻找关联规则，需要计算两个度量指标：支持度和置信度。
支持度表示包含一个特定项集的交易的比例，置信度表示在已知前项出现的情况下，后项也一起出现的概率。
支持度和置信度的计算公式如下：支持度（support） = (X和Y同时出现的次数) / (交易的总数)置信度（confidence） = (X和Y同时出现的次数) / (X出现的次数)在关联规则挖掘中，常用的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种经典而常用的关联规则挖掘算法，它通过逐层搜索，从单个项开始，逐步扩展项集的规模，挖掘频繁项集。
FP-Growth算法则是一种基于前缀树的快速关联规则挖掘算法，它通过构建FP树和利用FP树上的频繁项集来挖掘关联规则，避免了多次扫描数据集的操作。
关联规则的评估可以通过支持度和置信度进行。
支持度可以用来衡量关联规则的普遍程度，而置信度可以用来衡量关联规则的可靠性。
一般来说，支持度越高，表示关联规则越普遍；置信度越高，表示关联规则越可靠。
除了支持度和置信度之外，还有一些其他的度量指标，如提升度、全置信度等，用来衡量关联规则的重要程度和相关性。
关联规则在很多领域都有广泛的应用。
在市场分析中，可以利用关联规则来分析消费者的购买行为，发现消费者对商品的偏好，从而优化产品布局和促销策略。
关联规则模型
关联规则模型关联规则模型是数据挖掘领域中非常重要的一个模型，它用于发现数据之间的关联和相互关系。
本文将从以下几个方面对关联规则模型进行阐述：1. 关联规则的定义和性质关联规则是一种形如X→Y的关系，其中X和Y是两个布尔变量，表示X出现时Y也出现的条件概率。
关联规则具有以下性质：支持度（Support）：表示在所有数据中同时满足X和Y的频率。
置信度（Confidence）：表示在满足X的数据中，出现Y的概率。
2. 关联规则的度量标准支持度（Support）：表示在所有数据中同时满足X和Y的频率。
支持度越高，表示关联规则在数据中出现的频率越高。
置信度（Confidence）：表示在满足X的数据中，出现Y的概率。
置信度越高，表示当X出现时，Y出现的可能性越大。
提升度（Lift）：表示关联规则X→Y与X和Y独立时的比较结果。
如果提升度大于1，表示X和Y之间存在正相关关系；如果提升度小于1，表示X和Y之间存在负相关关系。
3. 关联规则的挖掘算法FP-tree算法：该算法将频繁项集按照支持度进行排序，并构建FP 树，然后通过挖掘FP树来生成关联规则。
FP-tree算法可以有效地处理大规模数据集。
AP-tree算法：该算法对FP-tree算法进行了改进，通过构建AP 树来挖掘频繁项集和关联规则。
AP-tree算法可以处理更复杂的关联规则。
4. 关联规则的生成方法基于规则库的方法：该方法通过已有的规则库来生成新的关联规则。
规则库可以是用户自定义的，也可以是通过挖掘数据生成的。
基于规则库的方法可以快速地生成大量关联规则。
基于机器学习的方法：该方法通过机器学习算法来生成关联规则。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络等。
基于机器学习的方法可以从数据中自动发现有用的关联规则。
5. 关联规则的评价方法准确率（Precision）：表示预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，表示预测结果越准确。
召回率（Recall）：表示预测正确的正样本数占所有正样本数的比例。
wake实验报告
DW&DM课程实验报告学院：商学院班级：信管11-1姓名：***学号：************一、实验目的：使用数据挖掘中的分类算法、聚类分析、关联规则分析对数据集进行分类训练并验证。
二、实验内容：1.学习用WEKA进行聚类分析的操作方法2.学习用WEKA进行关联规则分析的操作3. 学会一种分类方法的操作三、实验步骤一、聚类分析（1）数据准备1. 数据文件格式转换使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。
幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件，比如Excel，所支持的。
现在我们打开“bank-data.csv”。
利用WEKA可以将CSV文件格式转化成ARFF文件格式。
ARFF 格式是WEKA支持得最好的文件格式。
此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。
2.“Explorer”界面“Explorer”提供了很多功能，是WEKA使用最多的模块。
3.bank-data数据各属性的含义如下：id: a unique identification numberage: age of customer in years (numeric)sex: MALE / FEMALEregion:inner_city/rural/suburban/townincome: income of customer (numeric)married:is the customer married (YES/NO)children: number of children (numeric)car: does the customer own a car (YES/NO)save_act: does the customer have a saving account (YES/NO)current_act:does the customer have a current account (YES/NO) mortgage: does the customer have a mortgage (YES/NO)pep: did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan，个人参股计划) after the last mailing (YES/NO)上图显示的是“Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。
关联规则的基本概念
关联规则的基本概念关联规则的基本概念2010-05-14 20：521.1关联规则的意义世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。
一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。
或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。
那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。
这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。
在高校教务管理中，我们也可以发现这样的规律。
比如说，计算机学院的《C++程序设计语言》和《C程序设计语言》两门课程。
一般大一的时候《C程序设计语言》拿优的学生，在大二学习《C++程序设计语言》的时候，多半也会拿优。
而《C程序设计语言》不及格而补考的学生，在大二学习的《C++程序设计语言》课程里面，多半不会拿到优。
道理很简单，因为《C程序设计语言》是《C++程序设计语言》的先行课程，如果没有良好的C语言功底，对于更加的复杂C++学习，肯定是很困难的。
于是，这里就存在一个两门课程成绩的关联规则。
但是，我们也不能说，《C程序设计语言》不及格的学生，100%不会在其后的《C++程序设计语言》中拿到优。
所以，从严谨的角度来阐述这条关联规则的时候，都是附带了规则发生的一系列概率参数。
比如说，计算机学院02级里面10%的学生《C语言设计语言》和《C++程序设计语言》都拿到了优，而其中75%在《C程序设计语言》中拿到优的学生，在大二的《C++程序设计语言》课程中也拿到了优。
由于我们不可能得到事情发生的概率，所以很多时候，我们都是以频率来接近概率。
那么这条关联规则，可以阐述成：C程序设计语言优àC++程序设计语言优),support=10%,confidence=75%其中，support代表支持度，confidence代表置信度。
通过这两个参数，人们可以大致了解一条关联规则的作用于现实世界的情况和偏差等等。
数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。
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了解Apriori算法中各个参数的解释
案例1.weather.nominalAssociator FPGrowth
对于设置表中各个参数的含义： 1.car：如果设为true，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2.classindex：类属性索引。若设为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta：以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最 小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4.lowerBoundMinSupport：最小支持度下界。 6.minMtric 度量的最小值。 7.numRules 要发现的规则数。 8.outputItemSets 如果设置为真，会在结果中输出项集。 9.removeAllMissingCols 移除全部为缺省值的列。 10.significanceLevel 重要程度。重要性测试（仅用于置信度）。 11.upperBoundMinSupport 最小支持度上界。 从这个值开始迭代 减小最小支持度。
越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b) Leverage （杠杆率）：P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和
B的关系越密切
c) Conviction（确信度）：P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生） Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系（对B取反，代入 Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大, A、B越关联。
• Apriori • =======
//Apriori算法的运行结果
• Minimum support: 0.15 (2 instances) • Minimum metric <confidence>: 0.9 • Number of cycles performed: 17 • Generated sets of large itemsets: • Size of set of large itemsets L(1): 12 • Size of set of large itemsets L(2): 47 • Size of set of large itemsets L(3): 39 • Size of set of large itemsets L(4): 6
什么是关联规则？
• 关联规则数据挖掘是数据挖掘领域的热点之一。 • 关联规则反映一个对象与其他对象之间的相互依赖性， 如果多个对象之间存在一定的关联关系，那么，其中一 个对象就能够通过其他对象进行预测。
• 典型问题：a.分析超市中的购物篮数据； b.从海量商业交易记录中发现感兴趣的数据 关联，以帮助商家决策。 例如：商品分类设计、降价经销分析、货架摆 放策略......
5.metricType：度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规
则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。
在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它
们分别是：
a) Lift （提升度）： P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1)，
• Relation: weather.symbolic • Instances: 14 • Attributes: 5 • outlook • temperature • humidity
• windy • play • === Associator model (full training set) ===
关联分析
定义：主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，这些联系可以采 用关联规则或频繁项集的形式表示。关联分析可用于购物篮数据分析，还可 用于医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析等领域。 Weka数据挖掘平台上的Associate标签页就是用来处理关联问题： Weka提供了Apriori、PredictiveApriori、Tertius等关联规则发掘算法； 在Associate标签页中选定一个算法，进行一些必要的设置，包括支持度上界、 下界，每次运算的支持度递减值，等等； 其中，Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，而且这几个算法均不支持数 值型数据，所以如果是数值型数据，则需要先对其进行离散化处理。
//最小的支持度（最少需要两个实例） //最小度量（置信度） //进行了17轮搜索 //生成的频繁项集 //频繁1项集：12个 //频繁2项集：47个
• Best rules found:
前件 num.1==>结论 num.2
表示有多少个
实例满足前件
支持度、置信度、项集、项
• 关联规则可以采用与分类规则相同的方式产生。由于得到的关联规则数量庞 大，通常需要根据覆盖率(coverage)和准确率(accuracy)进行修剪。 • 覆盖率：又称为支持度（support），支持度是支持度计数与实例总数的比 值，支持度计数是应用规则后预测正确的实例数量； • 准确率：又称为置信度(confidence)，表示为支持度计数与应用规则的实例 数量的比值。 • 由于仅对高覆盖量的关联规则感兴趣，因此关联只寻找能够达到预定的最小 覆盖量的属性值对组合，这些组合称为项集(itemset)，其中的任一个属性值 对称为一个项(item)。 例如：套用购物篮分析案例，项就是购物篮中的商品，需要寻找的是购物篮 中商品之间的关联。
完整的实验结果输出及具体分析： • === Run information === • Scheme: 1.0 -c -1
//实验运行信息
weka.associations.Apriori -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S //数据的名称 // 数据的记录数 //属性数目及其名称