数据挖掘关联规则实验报告
数据挖掘关联规则挖掘实验报告
数据挖掘关联规则挖掘实验报告【实验报告】数据挖掘关联规则挖掘1. 引言数据挖掘是从大量数据中发现隐含规律、提取有用信息的过程。
关联规则挖掘是其中的一个重要任务，通过分析数据集中的项集之间的关系，可以揭示出物品之间的相关性和共现性。
本实验旨在通过应用关联规则挖掘算法来探索一份销售数据集中的关联规则，从而提供对销售策略的指导，优化营销决策。
2. 实验设计2.1 数据收集为了开展本实验，我们从一个零售企业的数据库中获取了一份销售数据集。
该数据集包含了一段时间内的商品销售记录，包括商品编号、交易时间和交易金额。
数据集的大小为100,000条记录，共涉及1,000个商品。
我们利用Python中的数据处理库，对数据进行预处理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
2.2 数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要进行适当的数据预处理。
首先，我们根据各个交易记录的商品编号，将数据进行分组，以得到每个顾客的购买清单。
然后，我们去除数据集中的重复项，确保每个商品在每个购物篮中只出现一次。
最后，我们将数据转换为关联规则挖掘算法所接受的事务数据格式，以便后续分析处理。
2.3 关联规则挖掘算法选择针对本实验的目标，我们选择了经典的Apriori算法进行关联规则挖掘。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过迭代生成候选项集、计算支持度和置信度，来发现频繁项集和相关规则。
3. 实验结果3.1 关联规则挖掘结果分析经过数据处理和Apriori算法的运算，我们得到了一系列的频繁项集和关联规则。
通过分析这些结果，我们可以发现一些有价值的洞察和结论。
首先，我们观察到某些商品之间存在着强关联性。
例如，购买了商品A的顾客通常也会购买商品B，这表明商品A和B具有一定的关联性，可以作为销售捆绑或推荐的策略依据。
其次，我们发现一些商品的关联规则具有较高的置信度。
这意味着如果顾客购买了某个商品，他们购买另一个商品的可能性也很大。
基于这些规则，我们可以优化促销策略，引导顾客购买更多的相关商品，提升销售额和客户满意度。
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告目录1.关联规则的基本概念和方法 (1)1.1数据挖掘 (1)1.1.1数据挖掘的概念 (1)1.1.2数据挖掘的方法与技术 (1)1.2关联规则 (2)1.2.1关联规则的概念 (2)1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (3)2.用Matlab实现关联规则 (5)2.1Matlab概述 (5)2.2基于Matlab的Apriori算法 (6)3.用java实现关联规则 (10)3.1java界面描述 (10)3.2java关键代码描述 (13)4、实验总结 (18)4.1实验的不足和改进 (18)4.2实验心得 (19)1.关联规则的基本概念和方法1.1数据挖掘1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。
在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。
数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。
数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据）·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。
关联规则实验报告
2. 转换数据test.csv为testuse.csv以便进行关联分析。
4. 查看导入的数据a)点击节点选项卡“输出”，双击“表格”节点b)右键点击“testuse.csv”节点，选择“Connect”选项，单击“Table”（在两个节点中产生一个箭头，从“testuse.csv”指向“Table”节点。
）5. 对数据进行清洗a)选择节点选项卡的“字段选项”，把“类型”节点拖入数据流区域。
b)连接“testuse.csv”节点和“类型”节点c)双击数据流区域中的“类型”节点，单击“读取值”按钮d)把其他行的“方向”的值改为“双向”6. 使用Apriori节点分析a)双击“建模”选项卡的“Apriori”节点b)连接“类型”节点与“Apriori”节点(箭头指向“Apriori”节点)7. 查看挖掘结果a)左键单击管理器的“模型”选项卡，右键点击第5部执行以后出现的模型图标b)选择“浏览”，弹出图表c)查看结果质合比3:3 和奇偶奇偶比3:3100%8. 提升a)双击“Apriori”节点，弹出选项界面，修改参数b)选择“模型”选项卡修改参数质合比1:5 和奇偶和大小奇偶比1:5关联规则分析方法原理算法优点缺点适用范围逐层搜索的迭代算法，k-项集用于探索（k+1）-项集。
连接，减枝两步走。
首先，通过扫描数据集，产生一个大的候选数据项集,并使用候选项集找频繁项集Apriori算法效率高1．多次扫描事务数据库，需很大的I/O负载。
2.单维、单层、布尔关联规66．667%。
数据挖掘关联规则实验报告
数据挖掘关联规则实验报告1. 背景关联规则是数据挖掘中一种重要的技术，用于发现数据集中的项集之间的关联关系。
关联规则可以帮助我们了解数据中的隐含模式，从而提供决策支持和洞察力。
本实验旨在通过关联规则分析数据集中的购物篮数据，探索其中的关联关系，为商家提供销售策略和推荐。
2. 数据分析2.1 数据集介绍本实验使用的数据集是一个超市的销售数据，包含了大量的购物篮信息。
每个购物篮的信息记录了购买的商品，我们可以根据这些信息分析商品之间的关联关系，挖掘出一些有用的规则。
2.2 数据预处理在进行关联规则分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，我们需要将数据集转换成适合关联规则分析的形式，即每个篮子的商品集合。
其次，为了减少数据集的大小，我们可以去除不常见的商品或者设置最小支持度阈值。
2.3 关联规则分析在进行关联规则分析时，可以使用Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。
Apriori算法通过迭代生成候选项集，并使用支持度和置信度来筛选出频繁项集和关联规则。
通过分析频繁项集和关联规则，我们可以了解商品之间的关联关系，例如某些商品的购买行为存在共同模式等。
3. 实验结果3.1 频繁项集分析结果使用Apriori算法计算频繁项集，得到了如下结果：频繁项集支持度{牛奶} 0.4{面包} 0.6{鸡蛋} 0.3{牛奶,面包} 0.3{面包,鸡蛋} 0.2从上表中可以看出，牛奶、面包和鸡蛋是经常一起购买的商品。
其中，牛奶和面包的支持度较高，说明它们经常一起被购买。
3.2 关联规则分析结果使用Apriori算法计算关联规则，设置置信度阈值为0.5，得到了如下结果：关联规则支持度置信度{牛奶} -> {面包} 0.3 0.75{面包} -> {牛奶} 0.3 0.5{面包} -> {鸡蛋} 0.2 0.33从上表中可以看出，购买牛奶的顾客有75%的概率也购买面包，而购买面包的顾客有50%的概率也购买牛奶。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
(完整word版)数据挖掘实验报告-关联规则挖掘(word文档良心出品)
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********一、实验目的1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法；2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。
二、实验设备PC一台, dev-c++5.11三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程:四、实验步骤1.编制程序。
2.调试程序。
可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序, 得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1.C2.C3, 得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1.L2.L3。
代码#include <stdio.h>#include<string.h>#define D 4 //事务的个数#define MinSupCount 2 //最小事务支持度数void main(){char a[4][5]={{'A','C','D'},{'B','C','E'},{'A','B','C','E'},{'B','E'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;int count[100],temp;for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=MinSupCount){d[x1]=b[k];count[x1]=c[k];x1++;}}//对选出的项集中的元素进行排序for(i=0;i<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程，它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，对决策和预测具有重要的价值。
本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要收获和心得体会。
实验一：数据预处理在数据挖掘的整个过程中，最重要的一环就是数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是为了提高数据的质量和可用性。
首先，我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。
发现数据集中存在着一些缺失值和异常值。
为此，我使用了一些常见的缺失值处理方法，如均值替代、中值替代和删除等。
对于异常值，我采用了离群值检测和修正等方法，使得数据在后续的分析过程中更加真实可信。
其次，我进行了数据集成的工作。
数据集合并是为了整合多个来源的数据，从而得到更全面和综合的信息。
在这个过程中，我需要考虑数据的一致性和冗余情况。
通过采用数据压缩和去重等技术，我成功地完成了数据集成的工作。
接着，我进行了数据转换的处理。
数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。
在这个实验中，我采用了数据标准化和归一化等方法，使得不同属性之间具备了可比性和可计算性，从而便于后续的分析过程。
最后，我进行了数据规约的操作。
数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度，以提高数据挖掘的效果。
在这个阶段，我采用了主成分分析和属性筛选等方法，通过压缩数据集的维度和减少冗余属性，成功地简化了数据结构，提高了挖掘效率。
实验二：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它用于发现数据集中项集之间的关联关系。
在这个实验中，我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。
首先，我对数据进行了预处理，包括数据清洗和转换。
然后，我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值，通过对数据集的扫描和频繁项集生成，找出了数据集中的频繁项集。
接着，我使用了关联规则挖掘算法，从频繁项集中挖掘出了具有一定置信度的关联规则。
在实验过程中，我发现挖掘出的关联规则具有一定的实用性和可行性。
数据挖掘关联规则实验报告(一)
数据挖掘关联规则实验报告(一)数据挖掘关联规则实验报告实验目的本次实验旨在通过使用Apriori算法，对给定的数据集进行挖掘，获取其中的关联规则。
实验数据我们使用的数据集是一份网上零售商店的销售数据，其中包含了536634条交易记录，每条记录中有6个字段，分别是InvoiceNo、StockCode、Description、Quantity、InvoiceDate、UnitPrice。
我们使用的字段是StockCode和Description。
实验步骤1.数据预处理：去除空值和重复记录。
2.转换数据格式：将每个交易的商品项转换为列表形式。
3.调用Apriori算法进行频繁项集的挖掘，指定最小支持度为0.02。
4.根据频繁项集生成关联规则，指定最小置信度为0.4。
5.对结果进行解释和分析。
实验结果我们得到了41个频繁项集，其中支持度较高的前10个频繁项集如下所示：•Itemsets: (‘23843’,), Support: 0.052•Itemsets: (‘85123A’,), Support: 0.048•Itemsets: (‘22423’,), Support: 0.045•Itemse ts: (‘85099B’,), Support: 0.044•Itemsets: (‘47566’,), Support: 0.035•Itemsets: (‘84879’,), Support: 0.031•Itemsets: (‘20725’,), Support: 0.029•Itemsets: (‘22720’,), Support: 0.028•Itemsets: (‘22727’,), Support: 0.027•Itemsets: (‘23203’,), Support: 0.026我们得到了531个关联规则，其中置信度较高的前10个关联规则如下所示：•Rule: (‘22554’,) -> (‘85099B’,), Support: 0.029, Confidence: 0.556•Rule: (‘85099B’,) -> (‘22554’,), Support: 0.029, Confidence: 0.527•Rule: (‘22139’,) -> (‘22138’,), Support: 0.021, Confidence: 0.702•Rule: (‘22138’,) -> (‘22139’,), Support: 0.021, Confidence: 0.496•Rule: (‘23203’,) -> (‘22383’,), Support: 0.021, Confidence: 0.815•Rule: (‘22384’,) -> (‘20725’,), Support: 0.021, Confidence: 0.657•Rule: (‘22383’,) -> (‘23203’,), Support: 0.021, Confidence: 0.429•Rule: (‘85099B’, ‘23203’) -> (‘22383’,), Support:0.021, Confidence: 0.748•Rule: (‘22383’, ‘85099B’) -> (‘23203’,), Support:0.021, Confidence: 0.435•Rule: (‘20725’, ‘22384’) -> (‘20727’,), Support:0.021, Confidence: 0.692实验结论通过本次实验，我们可以发现销售数据中存在一些商品之间的关联规则，例如商品22554和85099B、22139和22138、23203和22383等等。
关联规则挖掘实验报告
关联规则挖掘实验报告一、实验介绍关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
本次实验旨在通过使用Apriori算法和FP-Growth算法来挖掘一个超市销售数据集中的频繁项集和关联规则。
二、实验步骤1. 数据准备本次实验使用的数据集为一个超市销售数据，包括了超市中各个商品的销售记录。
首先需要将数据导入到Python环境中，并进行预处理，例如去除重复项、缺失值等。
2. Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是利用先验知识来减少搜索空间。
我们可以通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出频繁项集和关联规则。
在本次实验中，我们首先使用Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用Apriori算法生成候选项集；（3）根据候选项集计算支持度，并筛选出满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
3. FP-Growth算法挖掘频繁项集和关联规则FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法具有更高的效率。
在本次实验中，我们也使用FP-Growth算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用FP-Growth算法生成频繁模式树；（3）从频繁模式树中提取满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
三、实验结果分析1. Apriori算法结果分析在本次实验中，我们设置了最小支持度为0.05，最小置信度为0.5。
通过使用Apriori算法，我们得到了如下结果：（1）频繁项集：共有22个频繁项集，其中最大的频繁项集包含了5个商品。
（2）关联规则：共有87条关联规则，其中置信度最高的规则为{薯片} -> {可乐}，置信度为0.8。
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘数据挖掘实验报告班级学号姓名课程数据挖掘实验名称实验⼀：数据准备实验类型实验⽬的：（1）掌握利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件的⽅法；（2）掌握将EXCEL表格⽂件转换为ARFF⽂件的⽅法；（3）掌握数据的预处理⽅法。
实验要求：（1）将下列表格中的数据利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件：姓名出⽣⽇期性别婚否⼯资职业信⽤等级黄⼤伟1970.05.08 男3580 教师优秀李明1964.11.03 男是4850 公务员优秀张明明1975.03.12 ⼥是职员优秀覃明勇1981.07.11 男是2980 职员良好黄燕玲1986.05.08 ⼥否2560 ⼯⼈⼀般表中没有填上的数据为缺失数据。
请列出你编辑ARFF⽂件并在WEKA中打开该⽂件。
（2）将EXCEL表格⽂件“bankdata.xls”转换为ARFF⽂件的⽅法,并将它另存为ARFF⽂件“bankdata.arff”, 在WEKA中打开该⽂件，写出操作过程。
（3）数值属性的离散化：在WEKA中打开ARFF⽂件“bankdata.arff”，对属性“age”和“income”分别按等宽分箱和等深分箱进⾏离散化为三个箱。
给出分箱的结果。
实验结果：(1) @relation book1@attribute 姓名{黄⼤伟,'李明',张明明,覃明勇,黄燕玲}@attribute 出⽣⽇期{1970.05.08,1964.11.03,1975.03.12,1981.07.11,1986.05.08}@attribute 性别{男,⼥}@attribute 婚否{是,否}@attribute ⼯资numeric@data黄⼤伟,1970.05.08,男,?,3580李',1964.11.03,男,是,4850张明明,1975.03.12,⼥,是,?覃明勇,1981.07.11,男,是,2980黄燕玲,1986.05.08,⼥,否,2560（2）先把bankdata.xls转化为CSV⽂件格式得到bankdata.csv,再在WEKA中打开，再另存为ARFF格式，就可以得到bankdata.arff。
实验报告--关联规则的挖掘
实验题目：关联规则挖掘1 问题分析与基本概念关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。
蕴含着一种假设：频繁出现的现象表征系统的某种行为，某种规律，而罕见的现象表征着系统的某种质变。
对于本实验给定的数据集，是以英文26个字母和单引号和空格组成，由于是一段英文摘录，所以本关联规则挖掘实验对项集的选择是有序的，例如：把ab 和ba 认为是2种排列组合。
2 实验步骤2.1 算法步骤（1）在第一次迭代中，每个项都是候选1-项集的集合的成员。
简单扫描所有的事物，对每个项出现的次数计数。
（2）设定最小支持度，确定频繁1-项集的集合。
（3）每个候选项集都是由上一次的频繁项集生成，通过自然连接。
（4）每个候选集的子集都应该出现在上一次的频繁项集中。
（5）知道产生的候选集为空停止。
2.2 程序流程图3 实验结果分析本实验设置最小支持度为4，由于实验结果比较多，此处只显示包括频繁9项集以后的结果。
（项集是包括空格和单引号）本实验数据是一段英文文摘，很明显都是以单词或者短语的形式出现，所以得到的频繁项集最终也是以单词或者短语的形式出现，从表格中可以看出9-频繁项集以及其之后的频繁项集都是以单词或者短语的一部分出现。
从表格中我们还可以发现很多有趣的问题，对比11-频繁项集和12-频繁项集，data mining 和data mining 的支持度计数不一样。
一个之后没有空格，一个带有空格。
一般文摘中没有空格的都是句子或者一行的结尾处，也就是说data mining这个短语有2处是在句子或者一行的结尾。
由于data mining这个短语出现的频度较高，我们也可以认为整个文摘所讲的内容主要是关于data mining的。
4 实验心得体会该算法显然耗费的时间和空间都是很大的，每次连接和剪枝都要消耗大量的时间，时间复杂度和空间复杂度都较高。
由于该算法可能要生成大量的候选集，会重复的扫描数据库，导致时间和空间的浪费。
Apriori算法采用的是逐层搜索的迭代方法，本实验设定了最小支持度阈值，从而也相对的减少了空间和时间复杂度。
关联分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了当前研究的热点。
关联分析算法作为一种重要的数据挖掘技术，在商业、医疗、金融等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过实践操作，加深对关联分析算法的理解，并掌握其应用方法。
二、实验目的1. 理解关联分析算法的基本原理和步骤。
2. 掌握Apriori算法和FP-growth算法的实现方法。
3. 能够运用关联分析算法解决实际问题。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite4. 数据集：Market Basket Data四、实验内容1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联分析算法，通过迭代搜索频繁项集，进而生成关联规则。
（1）数据预处理首先，我们需要对Market Basket Data进行预处理，包括：- 删除缺失值- 处理异常值- 标准化数据（2）计算频繁项集使用Apriori算法计算频繁项集，设置支持度阈值为0.5，置信度阈值为0.7。
（3）生成关联规则根据频繁项集，生成满足置信度阈值的关联规则。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种高效关联分析算法，通过构建FP树来表示频繁项集。
（1）数据预处理与Apriori算法类似，对Market Basket Data进行预处理。
（2）构建FP树使用FP-growth算法构建FP树，设置支持度阈值为0.5，置信度阈值为0.7。
（3）生成关联规则根据FP树，生成满足置信度阈值的关联规则。
五、实验结果与分析1. Apriori算法通过Apriori算法，我们得到了以下频繁项集和关联规则：- 频繁项集：{牛奶，面包}，支持度：0.7- 关联规则：牛奶→ 面包，置信度：0.82. FP-growth算法通过FP-growth算法，我们得到了以下频繁项集和关联规则：- 频繁项集：{牛奶，面包}，支持度：0.7- 关联规则：牛奶→ 面包，置信度：0.8两种算法得到的频繁项集和关联规则一致，说明FP-growth算法在处理Market Basket Data时具有较高的效率。
数据挖掘关联规则实验报告
数据挖掘关联规则实验报告一、实验背景和目的数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的过程。
关联规则是数据挖掘中的一个重要技术，用于发现不同属性之间的关系。
本实验旨在通过使用Apriori算法来挖掘一组购物篮数据中的关联规则，并分析其可行性和有效性。
二、实验步骤1. 数据集准备本次实验使用的是UCI机器学习库提供的Grocery Store Dataset，包含了9565个购物篮中商品的信息。
首先需要将该数据集导入到Python环境中，并进行预处理。
2. 数据清洗和预处理在导入数据后，需要对其进行清洗和预处理，以便进行后续操作。
具体步骤包括：（1）去除重复项：去除重复项可以避免对结果产生影响。
（2）转换成适合Apriori算法处理的格式：将数据集转换成包含多个列表的列表格式，每个列表代表一个购物篮。
3. 运行Apriori算法在完成数据预处理后，可以开始运行Apriori算法来挖掘关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度：这些参数可以根据需求进行调整。
（2）运行Apriori算法：通过调用Python中的Apriori算法库来运行算法。
（3）生成关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，生成符合条件的关联规则。
4. 分析结果在生成关联规则后，需要对其进行分析，以便确定其可行性和有效性。
具体步骤如下：（1）计算支持度和置信度：可以通过计算支持度和置信度来评估关联规则的可行性和有效性。
（2）筛选出符合条件的关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，筛选出符合条件的关联规则。
（3）分析结果：通过对筛选出的关联规则进行分析，可以得出一些有用的结论。
三、实验结果在运行Apriori算法并分析结果后，我们得到了以下结论：1. 最受欢迎的商品是牛奶、面包、鸡蛋、蔬菜/水果和糖果/巧克力等。
2. 一些常见组合包括牛奶和面包、牛奶和糖果/巧克力等。
3. 高价值商品如葡萄酒、海鲜等通常与其他高价值商品一起购买。
关键规则挖掘实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究和应用的热点。
其中，关键规则挖掘作为一种重要的数据挖掘方法，能够从大量数据中自动发现有用的关联规则，为决策提供支持。
本实验旨在通过关键规则挖掘技术，对某电商平台用户购买行为数据进行分析，挖掘出用户购买商品之间的关联关系，为商家提供有针对性的营销策略。
二、实验目的1. 掌握关键规则挖掘的基本原理和方法。
2. 应用关键规则挖掘技术对实际数据进行处理和分析。
3. 挖掘出用户购买商品之间的关联关系，为商家提供有针对性的营销策略。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 编程语言：Python4. 数据挖掘工具：Apriori算法四、实验步骤1. 数据采集与预处理（1）数据采集：从某电商平台获取用户购买行为数据，包括用户ID、购买商品ID、购买时间等。
（2）数据预处理：对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，并转换为合适的数据格式。
2. 关键规则挖掘（1）选择关联规则挖掘算法：本实验采用Apriori算法进行关键规则挖掘。
（2）设置参数：设置最小支持度、最小置信度等参数，以确定挖掘结果的可靠性。
（3）挖掘过程：利用Apriori算法对预处理后的数据进行挖掘，得到用户购买商品之间的关联规则。
3. 结果分析（1）统计挖掘结果：统计挖掘得到的关联规则数量、支持度、置信度等信息。
（2）可视化展示：利用图表展示挖掘得到的关联规则，便于观察和理解。
4. 营销策略建议根据挖掘得到的关联规则，为商家提供以下营销策略建议：（1）针对具有较高置信度的关联规则，推出组合优惠活动，引导用户购买相关商品。
（2）针对具有较高支持度的关联规则，进行商品推荐，提高用户购买意愿。
（3）针对挖掘出的热门商品组合，加大推广力度，提高销售额。
五、实验结果与分析1. 挖掘结果本实验共挖掘出X条关联规则，其中支持度最高的规则为：购买商品A的用户，有Y%的可能性购买商品B。
关联规则实验报告心得体会
关联规则实验报告心得体会近年来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中的一种重要技术，主要用于挖掘事务型数据集中的频繁项集和关联规则等知识，为决策提供有价值的信息。
在这篇文章中，我将分享我在进行关联规则实验时所得到的心得体会。
首先，进行关联规则实验前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，可以有效提高数据挖掘的效率和准确性。
在预处理过程中，我们需要完成数据清洗、数据集成、数据变换等一系列操作，以便将原始数据转换为可用于挖掘的数据集。
其次，进行关联规则挖掘时，我们需要设置支持度和置信度阈值。
支持度是指在所有事务中同时包含A和B的概率，而置信度是指当A出现时，B也会出现的概率。
根据实验需求和数据特点，我们可以调整支持度和置信度阈值，以获得更准确的结果。
另外，关联规则挖掘过程中还需要注意避免过拟合。
过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。
为避免过拟合，我们可以使用交叉验证等技术，将数据集划分为训练集和测试集，并对模型进行评估，以确保模型具有较好的泛化性能。
最后，进行关联规则挖掘后，我们需要对结果进行解释和应用。
关联规则挖掘可以为决策提供有价值的信息，但结果往往需要专业人士进行解释和应用。
在进行解释和应用时，我们需要结合具体场景，从多个角度进行分析和判断，以确保结果的正确性和实用性。
总之，关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，可以为决策提供有价值的信息。
在进行关联规则实验时，我们需要注意数据预处理、支持度和置信度阈值的设置、避免过拟合等问题，同时要注意结果的解释和应用。
通过对关联规则实验的深入学习和实践，不仅可以提高我们的数据挖掘技术水平，还可以为我们今后的研究和工作带来更为广阔的发展空间。
数据挖掘实训学习总结关联规则挖掘与模型构建
数据挖掘实训学习总结关联规则挖掘与模型构建在进行数据挖掘实训学习的过程中，我主要学习了关联规则挖掘与模型构建的相关技术和方法。
通过实践操作，我进一步了解了数据挖掘的基本概念和流程，并通过应用关联规则挖掘和模型构建解决实际问题。
一、数据挖掘概述数据挖掘是从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律的过程。
它主要包括数据准备、数据探索、模型构建和模型评估等步骤。
其中，关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，可以帮助我们发现不同属性之间的关联关系。
二、数据准备在进行关联规则挖掘之前，首先要进行数据的准备工作。
这包括数据的清洗、转换和集成等步骤。
清洗数据可以去除噪声和冗余数据，转换数据可以将数据格式统一，集成数据可以融合多个数据源，提高数据挖掘的可靠性和有效性。
三、数据探索数据探索是对数据进行可视化和统计分析，以了解数据的特征和分布。
通过使用统计图表和描述性统计方法，我们可以对数据进行初步的探索，并发现其中的规律和趋势。
同时，数据探索还可以帮助我们选择适当的挖掘算法和模型。
四、关联规则挖掘关联规则挖掘是通过分析数据中不同属性之间的相互关系来发现规律和趋势。
在进行关联规则挖掘时，通常使用Apriori算法和FP-Growth算法等。
这些算法可以帮助我们找到频繁项集，进而生成关联规则。
通过设置支持度和置信度的阈值，我们可以筛选出与我们研究对象相关的规则。
五、模型构建在关联规则挖掘的基础上，我们可以进一步构建模型来进行预测和分类。
常用的模型构建算法有分类算法和聚类算法等。
分类算法可以根据已知的属性值对数据进行分类，聚类算法可以将相似的数据分为一组。
通过模型构建，我们可以对数据进行更加深入的分析和研究。
六、模型评估在模型构建完成后，我们需要对模型进行评估，以评估其准确性和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
通过评估模型的性能，我们可以得出模型的优缺点，并对模型进行改进和优化。
通过这次数据挖掘实训学习，我对关联规则挖掘和模型构建有了更加深入的理解。
数据挖掘关联规则实验报告
数据挖掘关联规则实验报告实验七关联规则1. 实验目标使用SSAS进行关联规则挖掘实验2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。
3. 实验内容生成市场篮方案。
Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。
在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。
这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。
通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。
4. 实验步骤(1) 创建市场篮挖掘模型结构1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。
此时，系统将打开数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。
4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。
“选择数据源视图”页随即显示。
默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。
5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。
7.在“指定定型数据”页上，依次清除CustomerKey旁边的“键”复选框和LineNumber旁边的“键”和“输入”复选框。
8.选中Model列旁边的“键”和“可预测”复选框。
然后，系统也将自动选中“输入”复选框。
关联规则认知实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术逐渐成为数据处理和知识发现的重要手段。
关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，旨在发现数据之间的潜在关联性，为决策支持提供有力依据。
本次实验旨在通过实际操作，加深对关联规则挖掘的理解，掌握Apriori算法的基本原理和实现方法，并学会分析挖掘结果。
二、实验环境与工具1. 实验环境：Windows 10操作系统，Python 3.8.5，Pandas 1.2.3，NumPy1.19.2。
2. 实验工具：Jupyter Notebook，用于编写和运行实验代码。
三、实验内容与步骤1. 数据准备首先，我们需要准备一个包含交易记录的数据集，以便进行关联规则挖掘。
本次实验采用一个虚构的超市购物数据集，包含商品名称和购买数量。
2. 数据预处理对原始数据进行预处理，包括去除重复记录、处理缺失值、数据类型转换等。
预处理后的数据集应满足以下要求：- 数据格式统一，便于后续处理。
- 数据质量较高，减少错误和异常值的影响。
3. Apriori算法原理Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其基本思想是迭代地生成频繁项集，并从中构建关联规则。
算法流程如下：（1）生成候选项集：根据最小支持度阈值，从原始数据集中生成所有可能的项集，并计算其支持度。
（2）筛选频繁项集：保留支持度大于最小支持度阈值的项集，删除不满足条件的项集。
（3）迭代生成频繁项集：在当前频繁项集的基础上，生成新的候选项集，并重复步骤（1）和（2）。
（4）生成关联规则：从频繁项集中提取关联规则，并计算其信任度和提升度。
4. 实验步骤（1）导入所需库```pythonimport pandas as pdimport numpy as np```（2）加载数据集```pythondata = pd.read_csv('transaction_data.csv')```（3）数据预处理```python去除重复记录data.drop_duplicates(inplace=True)处理缺失值data.fillna(method='ffill', inplace=True)```（4）定义最小支持度阈值```pythonmin_support = 0.3```（5）调用Apriori算法```pythonfrom apyori import apriorirules = apriori(data, min_support=min_support, use_colnames=True)```（6）输出关联规则```pythonfor rule in rules:print("规则：{} -> {}".format(rule[0], rule[1]))print("信任度：{:.2f}, 提升度：{:.2f}\n".format(rule[2][0],rule[2][1]))```四、实验结果与分析1. 频繁项集根据最小支持度阈值，挖掘出频繁项集，如“牛奶 -> 面包”，“啤酒 -> 面包”等。
数据挖掘实验三报告
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘实验步骤1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。
要求：描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果Apriori 算法：1、发现频繁项集，过程为（1）扫描（2）计数（3）比较（4）产生频繁项集（5）连接、剪枝，产生候选项集（6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集2、产生关联规则（1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；（2）对于L的每个非空子集S，如果P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值)则输出规则“S=>L-S”Weka 中有关Apriori 的参数：1. car 如果设为真，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。
如果设置为-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。
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 ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。
这个数越大(>1)，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 :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: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。
数据挖掘关联规则分析报告
关联规则分析报告2009年7月8日目录一前言 (1)二数据预处理 (1)三前7710条真实数据分析 (2)1商品按小类分析 (2)2商品按中类分析 (4)3商品按大类分析 (4)4分析比较 (5)四后44904条随机数据分析 (5)1商品按小类分析 (5)2商品按中类分析 (7)3商品按大类分析 (8)4分析比较 (8)五52614条混合数据分析 (8)1商品按小类分析 (8)2商品按中类分析 (11)3商品按大类分析 (11)4分析比较 (12)六总结 (12)一前言使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。
针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。
二数据预处理1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句declare @sql varchar(8000)set @sql = 'select zid ,xh'select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']'from (select distinct goodsid from rcxfjl) as aset @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh'exec(@sql)2)在PB里将有购买记录的列改为”yes”for i=1 to dw_1.rowcount()for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count)if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) +".name")))>0 thendw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) +".name"),"yes")end ifnextnext3)将处理好的数据直接导出到Excel中4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)三前7710条真实数据分析1 商品按小类分析1.1商品规范化中类商品再分小类对挖掘没有太大意义，故都将其看作一类；对于学生来说，家庭用品也没有太大意义，将其删除掉。
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实验七关联规则
1. 实验目标
•使用SSAS进行关联规则挖掘实验
2. 实验要求
（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；
（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；
（3）完成实验报告。
3. 实验内容
生成市场篮方案。
Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。
在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。
这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。
通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。
4. 实验步骤
(1) 创建市场篮挖掘模型结构
1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖
掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。
此时，系统将打开数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。
4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规
则”，再单击“下一步”。
“选择数据源视图”页随即显示。
默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。
5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中
vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。
7.在“指定定型数据”页上，依次清除CustomerKey旁边的“键”复选框和LineNumber
旁边的“键”和“输入”复选框。
8.选中Model列旁边的“键”和“可预测”复选框。
然后，系统也将自动选中“输入”复选
框。
9.单击“下一步”。
10.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“下一步”。
11.在“完成向导”页的“挖掘结构名称”中，键入Association。
12.在“挖掘模型名称”中，键入Association，再单击“完成”。
(2) 调整关联模型的参数和处理关联模型
在处理上一个任务中与“关联”挖掘结构一起创建的初始挖掘模型之前，必须更改以下两个参数的默认值：Support和Probability。
Support定义规则被视为有效前必须存在的事例百分比。
Probability定义关联被视为有效前必须存在的可能性。
调整关联模型的参数步骤如下：
1.打开数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡。
2.右键单击设计器网格中的“关联”列，然后选择“设置算法参数”。
系统将打开“算法参数”对话框。
3.在“算法参数”对话框的“值”列中，设置以下参数：
MINIMUM_PROBABILITY = 0.1
MINIMUM_SUPPORT = 0.01
4.单击“确定”。
处理关联模型步骤如下：
1.在Business Intelligence Development Studio 的“挖掘模型”菜单上，选择“处理挖掘结
构和所有模型”。
系统将打开“处理挖掘结构- 关联”对话框。
2.单击“运行”。
系统将打开“处理进度”对话框，以显示有关模型处理的信息。
模型处理可能需要一些时间，具体时间取决于您的计算机。
3.处理完成之后，在“处理进度”和“处理挖掘结构- 关联”对话框中，单击“关闭”。
(3) 浏览市场篮模型
使用数据挖掘设计器的“挖掘模型查看器”选项卡中的Microsoft 关联查看器浏览该模型。
浏览模型时，可以轻松地查看可能同时出现的产品，并可浏览项之间的关系。
还可以筛选出较弱的关联，并对新浮现的模式有一个总体的概念。
Microsoft 关联查看器包含三个选项卡：“项集”、“规则”和“依赖关系网络”。
“项集”选项卡
“项集”选项卡显示与Microsoft 关联算法发现的项集相关的三种重要信息：支持度（发生项集的事务的数量）、大小（项集中项的数量）以及项集的实际构成。
根据算法参数的设置方式，算法可以生成大量的项集。
使用“项集”选项卡顶部的控件，可以筛选查看器，使其仅显示包含指定的最小支持度和项集大小的项集。
也可以使用“筛选项集”框来筛选查看器中显示的项集。
例如，若要仅查看包含有关Mountain-200 自行车信息的项集，可在“筛选项集”中输入Mountain-200。
您将在查看器中看到，只有包含“Mountain-200”字样的项集被显示。
查看器中返回的每个项集都包含有关销售Mountain-200 自行车事务的信息。
例如，在“支持度”列中包含值710 的项集表示：在所有事务中，710 个购买Mountain-200 自行车的人也购买了Sport-100 自行车。
“规则”选项卡
“规则”选项卡显示与算法发现的规则相关的以下信息。
•概率规则发生的可能性。
•重要性用于度量规则的有用性，值越高则意味着规则越有用。
只看概率可能会产生误解。
例如，如果每个事务都包含一个x项，规则y预测x发生的概率为1，即x一定会发生。
即使规则的准确性很高，但这并未传达很多信息，因为不管y如何，每个事务都会包含x。
•规则规则的定义。
像使用“项集”选项卡一样，可以筛选规则，以便仅显示最关心的规则。
例如，如果只想查看包含Mountain-200 自行车的规则，可在“筛选规则”框中输入Mountain-200。
查看器将仅显示包含“Mountain-200”字样的规则。
每条规则都可以根据事务中其他项的发生情况来预测某个项的发生情况。
例如，由第一个规则可知：如果一个人购买了Mountain-200 自行车和水壶，则此人还会购买Mountain 水壶套的概率为1。
“相关性网络”选项卡
使用“相关性网络”选项卡，可以研究模型中不同项的交互。
查看器中的每个节点表示一个项；例如，Mountain-200 = Existing 节点表示事务中存在Mountain-200。
通过选择节点，可以使用选项卡底部的彩色图例来确定模型中的项与其他的项的相互确定关系。
滑块与规则的概率关联。
上下移动滑块可以筛选出弱关联。
例如，在“显示”框中，选择“仅显示属性名称”，再单击Mountain Bottle Cage节点。
查看器显示，Mountain 水壶套预测了水壶和Mountain-200 自行车，而水壶和Mountain-200 自行车也预测了Mountain 水壶套。
这意味着，这些项有可能同时在事务中出现。
也就是说，如果某个客户购买了自行车，则他也可能会购买水壶套和水壶。
5. 实验结果及问题讨论
（1）根据实验结果给出市场部统一放置在网站的一个位置上的可能被集中购买的项的建议。
通过项集与规则图，我们可以看出各商品之间的关联程度，及这种关联程度的可信度，通过综合来达到相关联商品的相互促销
通过点击依赖关系网络图中的各项，观察其周围与之相关的其他项的数量，数量越多。
说明此项影响其他销售的项目越多，我们就可对此项进行促销，还可将相互影响的物品放在一起，形成相互促销。
（2）写出自己对关联规则的理解。
对于那些很难直接看出关系的各项交易，我们可以通过查询其交易的相关性，即购买此种产品会连带购买另一产品的概率，来发现其隐藏的关系，从而通过产品位置的调整或相互促销，来提高销售量。