关联规则与关联分析(课堂PPT)
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关联规则与关联分析PPT课件
= {{A,B,C},{A,C,E},{B,C,E}}
• 2.使用Apriori性质剪枝:频繁项集的所有子集必须是频 繁的,对候选项C3,我们可以删除其子集为非频繁的选项:
– {所A,以B,删C}的除2这项个子选集项是;{A,B},{A,C},{B,C},其中{A,B}不是L2的元素,
–
{A,C,E}的2项子集是{A,C},{A,E},{C,E},其中{A,E} 所以删除这个选项;
confidence( A B) P( A | B) sup port _ count( A B) sup port _ count( A)
• 每个关联规则可由如下过程产生:
– 对于每个频繁项集l,产生l的所有非空子集;
– 对于每个非空子集s,如果
则输出规则“
” sup port _ count(l) min_ conf
• 关联规则的两个兴趣度度量
– 支持度 buys ( X , "computer") buys ( X , "software") – 置信度 [sup port 2%, confidence 60%]
第五页,共36页。
• 关联(association):两个或多个变量的取值之间存 在某种规律性。
集c’,使得每个包含c的事务也包含c’)
• (最大的频繁模式和频繁闭项集可以用来减少挖掘中产生的频繁项 集)
第十八页,共36页。
由事务数据库挖掘单维布尔关联规则
• 最简单的关联规则挖掘,即单维、单层、布尔关联
规则的挖掘。
Transaction ID Items Bought
最小支持度 50%
2000 A,B,C
关联规则与关联分析
第一页,共36页。
• 2.使用Apriori性质剪枝:频繁项集的所有子集必须是频 繁的,对候选项C3,我们可以删除其子集为非频繁的选项:
– {所A,以B,删C}的除2这项个子选集项是;{A,B},{A,C},{B,C},其中{A,B}不是L2的元素,
–
{A,C,E}的2项子集是{A,C},{A,E},{C,E},其中{A,E} 所以删除这个选项;
confidence( A B) P( A | B) sup port _ count( A B) sup port _ count( A)
• 每个关联规则可由如下过程产生:
– 对于每个频繁项集l,产生l的所有非空子集;
– 对于每个非空子集s,如果
则输出规则“
” sup port _ count(l) min_ conf
• 关联规则的两个兴趣度度量
– 支持度 buys ( X , "computer") buys ( X , "software") – 置信度 [sup port 2%, confidence 60%]
第五页,共36页。
• 关联(association):两个或多个变量的取值之间存 在某种规律性。
集c’,使得每个包含c的事务也包含c’)
• (最大的频繁模式和频繁闭项集可以用来减少挖掘中产生的频繁项 集)
第十八页,共36页。
由事务数据库挖掘单维布尔关联规则
• 最简单的关联规则挖掘,即单维、单层、布尔关联
规则的挖掘。
Transaction ID Items Bought
最小支持度 50%
2000 A,B,C
关联规则与关联分析
第一页,共36页。
数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如:规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性,除了购物篮分析外,有广泛应用, 如:辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系;医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联;网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联,发现主题词演化模式、学科发展趋势;电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值,支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为:support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为: confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1,计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性,除了购物篮分析外,有广泛应用, 如:辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系;医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联;网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联,发现主题词演化模式、学科发展趋势;电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值,支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为:support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为: confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1,计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
04 关联规则.ppt
项集的频率:即包含项集的事务数,也称 为项集的支持计数(support_count)。如果项 集的出现频率大于或等于min_sup与D中事 务总数的乘积,就称该项集满足最小支持 度min_sup 。 频繁项集:满足最小支持度的项集称为频 繁项集。频繁k-项集的集合通常记作Lk。
14
4.1 关联规则挖掘
-基本概念
满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的 关联规则被认为是有趣的。阈值由用户或 专家设定。
强规则:同时满足用户定义的最小支持度 阈值(min_sup)和最小置信度阈值 (min_conf)的规则称为强规则。 为方便计,用0% 和100%之间的值表示支持
度和置信度。
13
4.1 关联规则挖掘
-基本概念
4
4.1 关联规则挖掘
-购物篮分析
若设商店中所有销售商品为一个集合, 则每个商品均为一个布尔变量,表示该 商品是否被(一个)顾客购买。因此每个购 物篮就可以用一个布尔向量表示。
分析相应布尔向量,得到反映商品频繁 关联或同时购买的购买模式,并可用关 联规则的形式表示模式。例如,购买计 算机也趋向于同时购买财务管理软件可 用以下关联规则表示:
5
4.1 关联规则挖掘
-购物篮分析
computer => financial _ management _ software
[support = 2%, confidence = 60%]
关联规则的支持度(support)2% 表示: 分析中的全部事务的2% 同时购买计算机和
财务管理软件。
关联规则的置信度(confidence)60% 表示: 购买计算机的顾客60% 也购买财务管理软件。
6
4.1 关联规则挖掘
2.基本概念
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4.1 关联规则挖掘
-基本概念
满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的 关联规则被认为是有趣的。阈值由用户或 专家设定。
强规则:同时满足用户定义的最小支持度 阈值(min_sup)和最小置信度阈值 (min_conf)的规则称为强规则。 为方便计,用0% 和100%之间的值表示支持
度和置信度。
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4.1 关联规则挖掘
-基本概念
4
4.1 关联规则挖掘
-购物篮分析
若设商店中所有销售商品为一个集合, 则每个商品均为一个布尔变量,表示该 商品是否被(一个)顾客购买。因此每个购 物篮就可以用一个布尔向量表示。
分析相应布尔向量,得到反映商品频繁 关联或同时购买的购买模式,并可用关 联规则的形式表示模式。例如,购买计 算机也趋向于同时购买财务管理软件可 用以下关联规则表示:
5
4.1 关联规则挖掘
-购物篮分析
computer => financial _ management _ software
[support = 2%, confidence = 60%]
关联规则的支持度(support)2% 表示: 分析中的全部事务的2% 同时购买计算机和
财务管理软件。
关联规则的置信度(confidence)60% 表示: 购买计算机的顾客60% 也购买财务管理软件。
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4.1 关联规则挖掘
2.基本概念
02-关联规则概述PPT
大
学
国
中
C
O
M
O
大
学
国
中
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O
M
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大
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学
学
学
学
学
学
学
学
M
M
M
M
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C
C
C
C
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C
C
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关联规则vs相关分析
中
中
中
中
中
中
中
中
国
国
国
国
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国
国
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大
大
大
大
大
大
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学
学
学
学
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学
学
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M
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O
度阈值,则 I 是频繁项集。频繁k项集通常记作 LK
国
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学
中
关联规则及相关算法讲解幻灯片
关联规则及相关算法
1
主要内容
?关联规则概述 ?Apriori 算法 ?CARMA 算法 ?序列模式
2
关联规则概述
?数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的 知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律 性,就称为 关联。
?关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
?啤酒与尿布的故事
3
啤酒与尿布的故事
?1. 算法组成 ?2. 算法中的符号定义 ?3. 算法的基本过程
?㈡ 实例说明 ?
?4. 用一个简单的例子说明算法原理。
?㈢ CARMA 算法描述 ?
?5. 用自然语言描述算法的实现过程。
27
已有的一些关联规则挖掘算法在运行之前要 求用户输入最小置信度和最小支持度。而对用户 来讲,确定合适的最小置信度和最小支持度比较 困难,需要运行算法多次判断最小置信度和最小 支持度是否过高或过低。
? 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。
5
啤酒与尿布的故事
? 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。
在Clementine 中应用Apriori 算法
?应用Apriori 节点来对某超市的客户采购数据集进 行购物篮分析。该数据集包含有 21个属性(这些 属性包括: COD、pasta 、milk 、water 、 biscuits 、coffee 、brioches 、yoghurt 、frozen vegetables 、tunny 、beer 、tomato 、souce 、 coke 、rice 、juices 、crackers 、oil 、frozen fish 、ice cream 、mozzarella 、tinned meat 。 其中“COD”是记录编号,其它 20个属性代表 20 种商品),共 46243个记录。每个属性代表某种 商品,其取值为“ 0”或者“1”,“0”表示没有购 买该商品,“ 1”表示购买了该商品。
1
主要内容
?关联规则概述 ?Apriori 算法 ?CARMA 算法 ?序列模式
2
关联规则概述
?数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的 知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律 性,就称为 关联。
?关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
?啤酒与尿布的故事
3
啤酒与尿布的故事
?1. 算法组成 ?2. 算法中的符号定义 ?3. 算法的基本过程
?㈡ 实例说明 ?
?4. 用一个简单的例子说明算法原理。
?㈢ CARMA 算法描述 ?
?5. 用自然语言描述算法的实现过程。
27
已有的一些关联规则挖掘算法在运行之前要 求用户输入最小置信度和最小支持度。而对用户 来讲,确定合适的最小置信度和最小支持度比较 困难,需要运行算法多次判断最小置信度和最小 支持度是否过高或过低。
? 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。
5
啤酒与尿布的故事
? 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。
在Clementine 中应用Apriori 算法
?应用Apriori 节点来对某超市的客户采购数据集进 行购物篮分析。该数据集包含有 21个属性(这些 属性包括: COD、pasta 、milk 、water 、 biscuits 、coffee 、brioches 、yoghurt 、frozen vegetables 、tunny 、beer 、tomato 、souce 、 coke 、rice 、juices 、crackers 、oil 、frozen fish 、ice cream 、mozzarella 、tinned meat 。 其中“COD”是记录编号,其它 20个属性代表 20 种商品),共 46243个记录。每个属性代表某种 商品,其取值为“ 0”或者“1”,“0”表示没有购 买该商品,“ 1”表示购买了该商品。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)PPT课件
3.多层关联规则挖掘算法
对于很多的应用来说,由于数据分布的分散性,所以很难在数据最细节的层次上发现一些强 关联规则。当我们引入概念层次后,就可以在较高的层次上进行挖掘。虽然较高层次上得出的规 则可能是更普通的信息,但是对于一个用户来说是普通的信息,对于另一个用户却未必如此。所 以数据挖掘应该提供这样一种在多个层次上进行挖掘的功能。
(1)
如 :if A then B。则它的支持度Support=P(A and B) 2. Confidence(可信度):它是针对规则而言的。
Confidence=p(condition and result)/p(condition)。
(2)
如:If B and C then A。则它的可信度Confidence=p(B and C and A)/p(B and C)。 把满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则成为强规则。项的集合称
多层关联规则的分类:根据规则中涉及到的层次,多层关联规则可以分为同层关联规则和层 间关联规则。
多层关联规则的挖掘基本上可以沿用“支持度-可信度”的框架。不过,在支持度设置的问题 上有一些要考虑的东西。
4.多维关联规则挖掘算法
对于多维数据库而言,除维内的关联规则外,还有一类多维的关联规则。例如:年龄(X, “20…30”) 职业(X,“学生”)==> 购买(X,“笔记本电脑”)在这里我们就涉及到三个 维上的数据:年龄、职业、购买。
该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小 支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集 合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定 义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被 留下来。为了生成所有频集,使用了递推的方法。
关联分析基本概念与算法ppt课件
如果一个项集包含k个项 支持度计数(Support count )() – 包含特定项集的事务个数 – 例如: ({Milk, Bread,Diaper}) = 2 支持度(Support) – 包含项集的事务数与总事务数的比值 – 例如: s({Milk, Bread, Diaper}) =
2/5 频繁项集(Frequent Itemset) – 满足最小支持度阈值( minsup )的
先验原理( Apriori principle)
先验原理:
– 如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁 的
相反,如果一个项集是非频繁的,则它的所有超集 也一定是非频繁的:
– 这种基于支持度度量修剪指数搜索空间的策略称为基于 支持度的剪枝(support-based pruning)
– 这种剪枝策略依赖于支持度度量的一个关键性质,即一 个项集的支持度决不会超过它的子集的支持度。这个性 质也称为支持度度量的反单调性(anti-monotone)。
4
Bread, Milk, Diaper, Beer
关联规则的强度
5
Bread, Milk, Diaper, Coke
– 支持度 Support (s) 确定项集的频繁程度
Example:
{M,iD lkia}p e Bree
– 置信度 Confidence (c) 确定Y在包含X的事 务中出现的频繁程度
Brute-force 方法:
– 把格结构中每个项集作为候选项集
– 将每个候选项集和每个事务进行比较,确定每个候选项集 的支持度计数。
Transactions
TID Items
1 Bread, Milk
2 Bread, Diaper, Beer, Eggs
2/5 频繁项集(Frequent Itemset) – 满足最小支持度阈值( minsup )的
先验原理( Apriori principle)
先验原理:
– 如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁 的
相反,如果一个项集是非频繁的,则它的所有超集 也一定是非频繁的:
– 这种基于支持度度量修剪指数搜索空间的策略称为基于 支持度的剪枝(support-based pruning)
– 这种剪枝策略依赖于支持度度量的一个关键性质,即一 个项集的支持度决不会超过它的子集的支持度。这个性 质也称为支持度度量的反单调性(anti-monotone)。
4
Bread, Milk, Diaper, Beer
关联规则的强度
5
Bread, Milk, Diaper, Coke
– 支持度 Support (s) 确定项集的频繁程度
Example:
{M,iD lkia}p e Bree
– 置信度 Confidence (c) 确定Y在包含X的事 务中出现的频繁程度
Brute-force 方法:
– 把格结构中每个项集作为候选项集
– 将每个候选项集和每个事务进行比较,确定每个候选项集 的支持度计数。
Transactions
TID Items
1 Bread, Milk
2 Bread, Diaper, Beer, Eggs
4关联分析PPT课件
支持度 0 0 0 0 0 0
20 20
0 0 0 0 0 0 0
关联规则挖掘的基本概念
所有频繁项集及其支持度
项集 啤酒 面包 牛奶 花生酱 面包、花生酱
支持度(%) 40 80 40 60 60
假设最小支持度 设定为40%
关联规则挖掘的基本概念
所有最大频繁项集及其支持度(黄色标识)
项集 啤酒 面包 牛奶 花生酱 面包、花生酱
关联规则挖掘的步骤
1.产生所有 频繁项集
2.产生相应 强关联规则
这些项集的频度 至少应等于(预先 设置的)最小支持 度
Confidence(X→Y),即
Confi(dXe nYc)eSupp(XorYt) Supp(Xo)rt
关联规则挖掘的基本概念
支持度和可信度
用户定义的一个可信度阈值,表示规则的最低 最小可信度 可靠性,记作minconf
支持度和可 信度的作用
淘汰无用的关联规则
强关联规则:同时满足最小支持度和最小可信度阀值的规则。 (两个阀值的取值都在0%~100%之间)
支持度定义:假定X是一个项集,D是一个事务集合或事务数据库, 称D中包含X的交易的个数与D中总的交易个数之比为X在D中的支持 度,记作Support (X),即
Sup(p X)o|r|{d tD|Xd|| ||D||
关联规则挖掘的基本概念
支持度和可信度
由用户定义的衡量项集频繁程度的一个阈值, 最小支持度 记作minsup
关联规则挖掘的基本概念
数据集、事务、项
❖ 事务数据库 ▪ 关联规则挖掘的数据集记为D ▪ D={t1,t2,…tk…tn},由一系列具有唯一标 识tid的事务组成
关联规则挖掘的基本概念
第5次课关联规则newppt课件
第5章 关联规则 关联规则挖掘简介
研究关联规则的目标:发现数据中的规律 超市中的什么产品经常会被一起购买;-啤酒与尿布 在购买了PC机后,顾客下一步一般购买什么产品; 如何自动对WEB文档分类; 用户上了CCTV网站后,一般将会去那些其他网站; 用户购买了“XXX”书后,一般还会购买什么书; 某一类纳税人在当月未纳税,则其下个月也不纳税的可能性
所有关联规则的数量非常巨大,前面提到5000种商品共有25000 种模式。但可用评分函数的优势,可以将平均运行时间将到一个可 以接受的范围。
第5章 关联规则
关联规则的基本模型及算法
关于评分函数
注意若P(A=1) ≤Ps,且P(B=1) ≤Ps中任何一个成立。则
P(A=1,B=1) ≤Ps。
因此,可以首先找概率大于Ps的所有单个事件(线性扫描一 次)。若事件(或一组事件)大于Ps,则称其为频繁项集(频繁 1项集)。然后,对这些频繁事件所有可能对作为容量为2的候选 频繁集合。
项集(itemset)
第5章 关联规则 关联规则挖掘简介
关于属性值-属性值离散化 若数据集的属性都是布尔值,则此数据集中挖掘的关联
规则都是布尔关联规则。其它属性可以进行转换。可以将非布 尔值数据转换为布尔数据值。
TID
Age
Salary
1
35
3200
2
43
4600
3
56
3700
4
24
2100
…
…
…
第5章 关联规则
关联规则的基本模型及算法
{}
a
b
c
d
e
ab ac ad ae bc bd be
cd ce
de
关联规则算法 PPT
Apriori(先验)算法
1.连接步:为找LK,通过LK-1与自己连接产生候选K-项集的集合。该候选 K-项集的集合记为CK,CK中包含2K个可能的项集。从LK-1中取出f1和f2, fj[j]表示fj的第j项。如果两者的前(k-2)个项相同(如果 f1[1]=f2[1]∧f1[2]=f2[2]∧…∧f1[k-2] =f2[k-2]∧f1[k-1] <f2[k-1],则 LK-1的元素f1和f2是可以连接的),则进行连接f1⊕f2形成: {f1[1],f1[2],… ,f1[k-2],f1[k-1],f2[k-1]}。
关联规则算法
目录
基本概念及理论 Apriori(先验)算法 改进Apriori算法 FP-Tree算法
基本概念及理论
关联规则(Association Rule Mining) : 最早是由Agrawal、R.Srikant提出(1994) 发现事务数据库、关系数据或其它信息库中项或数据对象集合间的频 繁模式, 关联, 相关, 或因果关系结构 频繁模式: 在数据库中频繁出现的模式(项集, 序列等)
项集
{I1} {I2} {I3} {I4} {I5}
支持度计数
6 7 6 2 2
L1
比较候选支持度计数 与最小支持度计数
项集
{I1} {I2} {I3} {I4} {I5}
支持度计数
6 7 6 2 2
C2
由L1产生 候选C2
项集
{I1,I2} {I1,I3} {I1,I4} {I1,I5} {I2,I3} {I2,I4} {I2,I5} {I3,I4} {I3,I5} {I4,I5}
Apriori(先验)算法
性质 先验性质:频繁项集的所有非空子集都是频繁项集 非频繁项集的所有超集都是非频繁项集(反单调性)
关联规则分析及应用ppt课件
❖ 强关联规则:同时满足用户定义的最小支持度阈值 (min_sup)和最小置信度阈值(min_conf)的规则 称为强规则。
9
8
2012-10-12
二、关联规则挖掘过程
两个步骤: ▪ 找出所有频繁项集。 ▪ 由频繁项集生成满足最小信任度阈值的规则。
挖掘模式:
Database
产生频繁项集
min_sup
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绪论
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一、基本概念
设 I={I1,I2,…,In} 是项的集合。
❖任务相关数据D:是事务(或元组)的集合。
❖事务T:是项的集合,且每个事务具有事务标识 符TID。
❖项集A:是T 的一个子集,加上TID 即事务。
❖项集(Items):项的集合,包含k个项的项集称为 k-项集,如二项集{I1,I2}。 ❖支持度计数(Support count):一个项集的出现次
Support(A B)=P ( A ∩ B )
= support _ count(A∩B)
count (T) ❖ 频繁项集:若一个项集的支持度大于等于某个阈值。
7
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一、基本概念
❖ 置信度c:是包含A的事务中同时又包含B的百分比, 即条件概率。[规则准确性衡量]
confidence ( A B ) = P ( B | A) = support _ count ( A U B ) support_count ( A)
啤酒=>尿布
职业 秘书 工程师
购买物品 月工资
尿布
3000
啤酒、尿布 5000
性别=“女”=>职业=“秘书”
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python降维与关联规则商品关联分析PPT课件
单元8
降维与关联分析
01 任务
鸢尾花数据集降维分析
02 任务
客户购买商品关联分析
知识目标 能力目标 职业素养目标
• 学习数据的降维处理技术 • 学习处理数据关联规则的两种算法
• 能够对模型数据进行降维处理 • 能够对模型数据进行关联分析
• 培养学生将复杂抽象问题进行化简并最终解决的 能力
2
任务2:客户购买商品关联分析
Items A, C, D B, C, E A, B, C, E
40
B, E
任务目标 • 学习Apriori关联规则算法的原理和流程
• 学习FP-Tree关联规则算法的原理和流程
2
一、关联规则
1.关联规则的定义
关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关 联性。如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么其中一个事物就能通过 其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出 有价值的数据项之间的相关关系。举个例子,超市发现用户购买牛奶就一定会购买 面包,那么{牛奶}à{面包}就是一条关联规则。
关联规则挖掘除了应用于顾客购物模式的挖掘,在其他领域也得到了应用,包括工 程、医疗保健、金融证券分析、电信和保险业的错误校验等。
2
一、关联规则
2.关联规最小单位信息,称为项,用符号i表示。项的集合称为项集。 2)事务 设I是由数据库中所有项构成的集合,一个事务是指数据库中的一条记录, 除了事务的唯一标识外,还包含I中的多个项。 3)项集的频数(支持度计数) 包括项集的事务数称为项集的频数,也称为支持度计数。 4)关联规则 关联规则是形如X->Y的蕴含式,其中X和Y是I的真子集,且无交集。关联规则反映X 中的项出现时,Y中的项目也跟着出现的规律。
降维与关联分析
01 任务
鸢尾花数据集降维分析
02 任务
客户购买商品关联分析
知识目标 能力目标 职业素养目标
• 学习数据的降维处理技术 • 学习处理数据关联规则的两种算法
• 能够对模型数据进行降维处理 • 能够对模型数据进行关联分析
• 培养学生将复杂抽象问题进行化简并最终解决的 能力
2
任务2:客户购买商品关联分析
Items A, C, D B, C, E A, B, C, E
40
B, E
任务目标 • 学习Apriori关联规则算法的原理和流程
• 学习FP-Tree关联规则算法的原理和流程
2
一、关联规则
1.关联规则的定义
关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关 联性。如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么其中一个事物就能通过 其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出 有价值的数据项之间的相关关系。举个例子,超市发现用户购买牛奶就一定会购买 面包,那么{牛奶}à{面包}就是一条关联规则。
关联规则挖掘除了应用于顾客购物模式的挖掘,在其他领域也得到了应用,包括工 程、医疗保健、金融证券分析、电信和保险业的错误校验等。
2
一、关联规则
2.关联规最小单位信息,称为项,用符号i表示。项的集合称为项集。 2)事务 设I是由数据库中所有项构成的集合,一个事务是指数据库中的一条记录, 除了事务的唯一标识外,还包含I中的多个项。 3)项集的频数(支持度计数) 包括项集的事务数称为项集的频数,也称为支持度计数。 4)关联规则 关联规则是形如X->Y的蕴含式,其中X和Y是I的真子集,且无交集。关联规则反映X 中的项出现时,Y中的项目也跟着出现的规律。
关联规则AssociationrulesPPT文档44页
关联规则Associationrules
•
26、我们像鹰一样,生来就是自由的 ,但是 为了生 存,我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子,然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理,即使延续时 间再长 ,也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰,决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动,是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢!
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中,哪 里没有 法律, 那里就 没有自 由。— —洛克
•
30、风俗可以造就法律,也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
21、要知道对好事的称颂过于夸大,也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。——韩愈
•
26、我们像鹰一样,生来就是自由的 ,但是 为了生 存,我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子,然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理,即使延续时 间再长 ,也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰,决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动,是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢!
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29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中,哪 里没有 法律, 那里就 没有自 由。— —洛克
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30、风俗可以造就法律,也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
21、要知道对好事的称颂过于夸大,也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。——韩愈
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• 关联分析(association analysis):用于发现隐 藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现 的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。 关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出描述数 据项之间相互联系的有价值的有关知识。
• 应用:购物篮分析、生物信息学、医疗诊断、 Web挖掘、科学数据分析、分类设计、捆绑销售 和亏本销售分析
第四章 关联规则与关联分析
1
摘要
• 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且 比较活跃的研究分支。本章主要介绍了关 联规则挖掘的基本概念及其分类,以单维 单层布尔关联规则的挖掘理论为切入点, 介绍关联规则挖掘理论模型以及算法方面 的内容,并简单扼要介绍了多层关联规则 挖掘、多维关联规则挖掘的相关内容,最 后通过一个实例给出了关联分析的医学应 用。
11
规则度量:支持度和置信度
Customer buys both
Customer buys diaper
• 对所有满足最小支持度 和置信度的关联规则
– 支持度s是指事务集D中 包含 A B 的百分比
sup port(A B) P(A B)
Customer buys beer
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C的事务同时也包含B的百 分比
confidence(A B) P(B | A) P(A B) / P(A)
• 假设最小支持度为50%, 最小置信度为50%,则 有如下关联规则
– A C (50%, 66.6%) – C A (50%, 100%)
• 计算每一个可能规则的支持度和置信度。 但是这种方法由于过高的代价而让人望而 却步。
15
关联规则挖掘任务的步骤
• 找出所有频繁项集:其目标是发现满足最 小支持度阈值的所有项集,这些项集称作 频繁项集(frequent itemset)
• 由频繁项集产生强关联规则:其目标是从 上一步发现的频繁项集中提取所有高置信 度的规则,这些规则称作强规则(strong rule)
• 每个事务ti包含的项集都是I的子集。 • 在关联分析中,包含0个或者多个项的集合
被称为项集(itemset) • 如果一个项集包含k个项,则称它为k-项集。
例如{啤酒,尿布,牛奶}是一个3-项集。 • 空集是指不包含任何项的项集。
9
• 事务的宽度定义为事务中出现项的个数。 • 如果项集X是事务tj的子集,则称事务tj包含
项集X。 • 项集的一个重要性质就是它的支持度计数,
即包含特定项集的事务个数,数学上,项 集X的支持度计数σ(X)可以表示为: σ (X)=|{ti|X≤ti,ti∈T}|
10
• 关联规则是形如X→Y的蕴含表达式,其中 X和Y是不相交的项集。
• 关联规则的强度可以用它的支持度 (support)和置信度(confidence)度量。 支持度确定了规则可以用于给定数据集的 频繁程度,而置信度确定了Y包含X的事务 中出现的频繁程度。
2
什么是关联规则挖掘?
• 关联规则挖掘:
– 从事务数据库,关系数据库和其他信息存储中 的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现 的模式、关联和相关性。
• 应用:
– 购物篮分析、分类设计、捆绑销售等
3
“尿布与啤酒”——典型关联分析 案例
• 采用关联模型比较典型的案例是“尿布与 啤酒”的故事。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,超市 也因此发现了一个规律,在购买婴儿尿布 的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时 要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆 放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了 销售额。同样的,我们还可以根据关联规 则在商品销售方面做各种促销活动。
6
购物篮事务的例子
TID
项集
1
{面包,牛奶}
2
{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}
3
{牛奶,尿布,啤酒,可乐}
4
{面包,牛奶,尿布,啤酒}
5
{面包,牛奶,尿布,可乐}
7
第一节 关联规则基本概念和关联规则挖掘分类
• 关联规则的基本概念 • 关联规则挖掘的基本过程与分类
8
关联规则的基本概念
• 令I={i1, i2, ……,id}是购物篮数据中所 有项的集合,而T={t1, t2, ……,tn}是所 有事务的集合。
• 关联规则的两个兴趣度度量 – 支持度 buys ( X , "computer") buys ( X , "software") – 置信度 [sup port 2%, confidence 60%]
5
• 关联(association):两个或多个变量的取值之 间存在某种规律性。
• 关联规则(association rule):指在同一个事件 中出现的不同项的相关性。
16
关联规则挖掘分类 (1)
• 关联规则有多种分类:
– 根据规则中所处理的值类型
• 布尔关联规则
computer financial_ management_ software
• 量化关联规则(规则描述的是量化的项或属性间的关联性)
age ( X , "30...39") income( X , "42k...48k") buys ( X , "computer")
12
关联规则挖掘的基本过程与分类
• 关联规则挖掘的基本过程 • 关联规则挖掘的分类
13
关联规则挖掘的基本过程
• 给定事务的集合T,关联规则发现是指找出 支持度大于等于minsup,并且置信度大于 等于minconf的所有规则,其中minsup和 minconf是对应的支持度和置信度的阈值。
14
原始关联规则挖掘方法:
– 根据规则中涉及的数据维
• 单维关联规则 • (仅涉及buys这个维)
buys (X , "computer") buys (X , "software")
4
购物篮分析
• 如果问题的全域是商店中所有商品的集合,则对 每种商品都可以用一个布尔量来表示该商品是否 被顾客购买,则每个购物篮都可以用一个布尔向 量表示;而通过分析布尔向量则可以得到商品被 频繁关联或被同时购买的模式,这些模式就可以 用关联规则表示(0001001100,这种方法丢失了什么信息?)
• 应用:购物篮分析、生物信息学、医疗诊断、 Web挖掘、科学数据分析、分类设计、捆绑销售 和亏本销售分析
第四章 关联规则与关联分析
1
摘要
• 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且 比较活跃的研究分支。本章主要介绍了关 联规则挖掘的基本概念及其分类,以单维 单层布尔关联规则的挖掘理论为切入点, 介绍关联规则挖掘理论模型以及算法方面 的内容,并简单扼要介绍了多层关联规则 挖掘、多维关联规则挖掘的相关内容,最 后通过一个实例给出了关联分析的医学应 用。
11
规则度量:支持度和置信度
Customer buys both
Customer buys diaper
• 对所有满足最小支持度 和置信度的关联规则
– 支持度s是指事务集D中 包含 A B 的百分比
sup port(A B) P(A B)
Customer buys beer
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C的事务同时也包含B的百 分比
confidence(A B) P(B | A) P(A B) / P(A)
• 假设最小支持度为50%, 最小置信度为50%,则 有如下关联规则
– A C (50%, 66.6%) – C A (50%, 100%)
• 计算每一个可能规则的支持度和置信度。 但是这种方法由于过高的代价而让人望而 却步。
15
关联规则挖掘任务的步骤
• 找出所有频繁项集:其目标是发现满足最 小支持度阈值的所有项集,这些项集称作 频繁项集(frequent itemset)
• 由频繁项集产生强关联规则:其目标是从 上一步发现的频繁项集中提取所有高置信 度的规则,这些规则称作强规则(strong rule)
• 每个事务ti包含的项集都是I的子集。 • 在关联分析中,包含0个或者多个项的集合
被称为项集(itemset) • 如果一个项集包含k个项,则称它为k-项集。
例如{啤酒,尿布,牛奶}是一个3-项集。 • 空集是指不包含任何项的项集。
9
• 事务的宽度定义为事务中出现项的个数。 • 如果项集X是事务tj的子集,则称事务tj包含
项集X。 • 项集的一个重要性质就是它的支持度计数,
即包含特定项集的事务个数,数学上,项 集X的支持度计数σ(X)可以表示为: σ (X)=|{ti|X≤ti,ti∈T}|
10
• 关联规则是形如X→Y的蕴含表达式,其中 X和Y是不相交的项集。
• 关联规则的强度可以用它的支持度 (support)和置信度(confidence)度量。 支持度确定了规则可以用于给定数据集的 频繁程度,而置信度确定了Y包含X的事务 中出现的频繁程度。
2
什么是关联规则挖掘?
• 关联规则挖掘:
– 从事务数据库,关系数据库和其他信息存储中 的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现 的模式、关联和相关性。
• 应用:
– 购物篮分析、分类设计、捆绑销售等
3
“尿布与啤酒”——典型关联分析 案例
• 采用关联模型比较典型的案例是“尿布与 啤酒”的故事。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,超市 也因此发现了一个规律,在购买婴儿尿布 的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时 要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆 放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了 销售额。同样的,我们还可以根据关联规 则在商品销售方面做各种促销活动。
6
购物篮事务的例子
TID
项集
1
{面包,牛奶}
2
{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}
3
{牛奶,尿布,啤酒,可乐}
4
{面包,牛奶,尿布,啤酒}
5
{面包,牛奶,尿布,可乐}
7
第一节 关联规则基本概念和关联规则挖掘分类
• 关联规则的基本概念 • 关联规则挖掘的基本过程与分类
8
关联规则的基本概念
• 令I={i1, i2, ……,id}是购物篮数据中所 有项的集合,而T={t1, t2, ……,tn}是所 有事务的集合。
• 关联规则的两个兴趣度度量 – 支持度 buys ( X , "computer") buys ( X , "software") – 置信度 [sup port 2%, confidence 60%]
5
• 关联(association):两个或多个变量的取值之 间存在某种规律性。
• 关联规则(association rule):指在同一个事件 中出现的不同项的相关性。
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关联规则挖掘分类 (1)
• 关联规则有多种分类:
– 根据规则中所处理的值类型
• 布尔关联规则
computer financial_ management_ software
• 量化关联规则(规则描述的是量化的项或属性间的关联性)
age ( X , "30...39") income( X , "42k...48k") buys ( X , "computer")
12
关联规则挖掘的基本过程与分类
• 关联规则挖掘的基本过程 • 关联规则挖掘的分类
13
关联规则挖掘的基本过程
• 给定事务的集合T,关联规则发现是指找出 支持度大于等于minsup,并且置信度大于 等于minconf的所有规则,其中minsup和 minconf是对应的支持度和置信度的阈值。
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原始关联规则挖掘方法:
– 根据规则中涉及的数据维
• 单维关联规则 • (仅涉及buys这个维)
buys (X , "computer") buys (X , "software")
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购物篮分析
• 如果问题的全域是商店中所有商品的集合,则对 每种商品都可以用一个布尔量来表示该商品是否 被顾客购买,则每个购物篮都可以用一个布尔向 量表示;而通过分析布尔向量则可以得到商品被 频繁关联或被同时购买的模式,这些模式就可以 用关联规则表示(0001001100,这种方法丢失了什么信息?)