浙江大学王灿《数据挖掘》课程关联挖掘精品PPT课件
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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
数据挖掘挖掘频繁模式关联和相关性演示文稿ppt文档
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
关联规则挖掘过程
大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程
➢ 找出所有频繁项集 ✓ 大部分的计算都集中在这一步
➢ 由频繁项集产生强关联规则 ✓ 即满足最小支持度和最小置信度的规则
关联规则挖掘分类
根据规则中所处理的值类型
数据挖掘挖掘频繁模式关联和相关性演示文稿
第二章 挖掘频繁模式、关联 和相关性
1 基本概念
2 频繁项集挖掘方法
3 模式评估方法
• 基本概念
购物篮分析： “尿布与啤酒”
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。
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
规则度量：支持度和置信度
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 AB的百分比 su p( p o A r B ) tP (A B ) ➢ 置信度c是指D中包含A的事务同时也包含B的百分比
➢ 则关联规则是如下蕴涵式： AB[s,c] ✓ 其中 AI,BI并且 AB，规则 AB 在事务集D中成立，并且具 有支持度s和置信度c
关联规则基本概念——示例
项的集合 I={A,B,C,D,E,F}
每个事务T由事务标识符TID标识，它是项的集合
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
浙江大学王灿《数据挖掘》课程PPT_数据预处理
价值 可解释性 内在的、上下文的、表象的以及可访问性
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数：有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数（Mode，也叫模）：集合中出现频率最 高的值
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的（ bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的（ multimodal） 对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”？
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数：有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数（Mode，也叫模）：集合中出现频率最 高的值
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的（ bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的（ multimodal） 对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”？
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘之关联分析-PPT精选文档
数据关联
经典案例：沃尔玛的啤酒和尿布的故事
关 联 规 则
基于用户行为分析的关联推荐
更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要 的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销 。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用 户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。 以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现: 目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物 的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识 别提供了最为有效的标示符——用户ID；同时网站会把所有 用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行 为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。
数据挖掘の关联) 是通过分析每个数据，从大量 数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律 寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、 异常分析、特异群组分析和演变分析等。 关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关 联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它 的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系 。
那么这类的推荐是怎么得到的呢？？？
数据关联
关联推荐在营销上被分为两类：
向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜 好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或 者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购买行为中发现客 户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
以产品分析为基础的关联推荐 以用户分析为基础的关联推荐
数据关联
关 联 规 则
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历 史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书， 那么就可以基于这个发现进行推荐。
数据挖掘ppt课件
3
数据、信息、知识的关系
Value
MIS: Management Information System
DSS: Decision Support Systems
DSS
MIS
4
数据与知识（规则）
Medical Data by Dr. Tsumoto, Tokyo Med. & Dent. Univ., 38 attributes
信息(information)：数据在信息媒介上的映射。
Information is data reduced to the minimum necessary to characterize the data.
知识(knowledge)：对信息的加工、吸收、提取、评 价的结果。
Knowledge is integrated information, including facts and their relations, which have been perceived, discovered, or learned as our “mental pictures”.
5
中医临床数据——结构化数据采集
6
中医临床数据——非结构化数据采集
7
中医临床数据
8
中医临床数据——全文数据库
9
中医临床数据——结构化数据库
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
天、地、生等自然科学 政治、经济等社会科学
生产数据，加工制造生产过程产生的数据
... 10, M, 0, 10, 10, 0, 0, 0, SUBACUTE, 37, 2, 1, 0,15,-,-, 6000, 2, 0, abnormal, abnormal,-, 2852, 2148, 712, 97, 49, F,-,multiple,,2137, negative, n, n, ABSCESS,VIRUS
数据、信息、知识的关系
Value
MIS: Management Information System
DSS: Decision Support Systems
DSS
MIS
4
数据与知识（规则）
Medical Data by Dr. Tsumoto, Tokyo Med. & Dent. Univ., 38 attributes
信息(information)：数据在信息媒介上的映射。
Information is data reduced to the minimum necessary to characterize the data.
知识(knowledge)：对信息的加工、吸收、提取、评 价的结果。
Knowledge is integrated information, including facts and their relations, which have been perceived, discovered, or learned as our “mental pictures”.
5
中医临床数据——结构化数据采集
6
中医临床数据——非结构化数据采集
7
中医临床数据
8
中医临床数据——全文数据库
9
中医临床数据——结构化数据库
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
天、地、生等自然科学 政治、经济等社会科学
生产数据，加工制造生产过程产生的数据
... 10, M, 0, 10, 10, 0, 0, 0, SUBACUTE, 37, 2, 1, 0,15,-,-, 6000, 2, 0, abnormal, abnormal,-, 2852, 2148, 712, 97, 49, F,-,multiple,,2137, negative, n, n, ABSCESS,VIRUS
数据挖掘关联规则ppt课件
C1 1st scan
Itemset sup
{A}
2 L1
{B}
3
{C}
3
{D}
1
{E}
3
Itemset sup
{A}
2
{B}
3
{C}
3
{E}
3
40
B, E
L2 Itemset sup
{A, C}
2
{B, C}
2
{B, E}
3
{C, E}
2
C2 Itemset
{A, B}
{A, C}
sup 1 2
C2 2nd scan
19
生成频繁项集
中心思想: 由频繁(k-1)-项集构建候选k-项集 方法 找到所有的频繁1-项集 扩展频繁(k-1)-项集得到候选k-项集 剪除不满足最小支持度的候选项集
20
Apriori: 一种候选项集生成-测试方法
Apriori 剪枝原理: 若任一项集是不频繁的,则其超集 不应该被生成/测试!
果.
3
市场购物篮分析
分析事务数据库表
Perso n A B
C D
Basket
Chips, Salsa, Cookies, Crackers, Coke, Beer Lettuce, Spinach, Oranges, Celery, Apples, Grapes Chips, Salsa, Frozen Pizza, Frozen Cake Lettuce, Spinach, Milk, Butter
探寻共享多层挖掘统一支持度milksupport102milksupport6skimmilksupport4level5level5level5level3减少的支持度可伸缩的支持度约束的多层多维mlmd关联规则特殊的项和特殊的项的组合可以特别设定最小支持度以及拥有更高的优先级多维关联规则buysxmilkbuysxbread个维度或谓词predicates跨维度interdimension关联规则无重复谓词混合维度hybriddimension关联规则重复谓词buysxpopcornbuysxcoke数值的值之间有固有的排序多层关联规则
2数据仓库和数据挖掘的OLAP技术浙大_王灿
? 只需要两种数据访问:
? 数据的初始转载和数据访问（读操作）
数据仓库的构建与使用
? 数据仓库的构建包括一系列的数据预处理过程
? 数据清理 ? 数据集成 ? 数据变换
? 数据仓库的使用热点是商业决策行为，例如：
? 增加客户聚焦 ? 产品重定位 ? 寻找获利点 ? 客户关系管理
数据仓库与异种数据库集成
? 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
? 使用数据清理和数据集成技术。
? 确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。 ? 当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化。
数据仓库关键特征三——随时间而变 化
? 数据仓库是从历史的角度提供信息
? 数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长的多。
? 操作数据库系统 : 主要保存当前数据。 ? 数据仓库 :从历史的角度提供信息（比如过去 5-10 年）
? 数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据 以满足不同的用户需要
OLAP VS. OLTP (1)
? 用户和系统的面向性
? 面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
? 数据内容
? 当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
? 数据库设计
? 实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
什么是数据仓库?
? 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的 定义
? 它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的 操作数据库分开维护。
? 为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处 理提供支持
? 数据仓库区别于其他数据存储系统
? “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而 变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的 决策过程.”—W. H. Inmon
? 数据的初始转载和数据访问（读操作）
数据仓库的构建与使用
? 数据仓库的构建包括一系列的数据预处理过程
? 数据清理 ? 数据集成 ? 数据变换
? 数据仓库的使用热点是商业决策行为，例如：
? 增加客户聚焦 ? 产品重定位 ? 寻找获利点 ? 客户关系管理
数据仓库与异种数据库集成
? 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
? 使用数据清理和数据集成技术。
? 确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。 ? 当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化。
数据仓库关键特征三——随时间而变 化
? 数据仓库是从历史的角度提供信息
? 数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长的多。
? 操作数据库系统 : 主要保存当前数据。 ? 数据仓库 :从历史的角度提供信息（比如过去 5-10 年）
? 数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据 以满足不同的用户需要
OLAP VS. OLTP (1)
? 用户和系统的面向性
? 面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
? 数据内容
? 当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
? 数据库设计
? 实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
什么是数据仓库?
? 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的 定义
? 它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的 操作数据库分开维护。
? 为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处 理提供支持
? 数据仓库区别于其他数据存储系统
? “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而 变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的 决策过程.”—W. H. Inmon
第4章数据挖掘的主要方法关联规则ppt课件
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索(k+1)项集。首先，找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找 频繁2-项集的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到 频繁k-项集。找每个Lk需要一次数据库扫描。 该算法利用了一个基本性质： 一个频繁项目集的任一子集必定也 是频繁项目集，一个非频繁项目集的任一超集必定也是非频繁项 目集。
3
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
关联规则简介
设I={i1,i2,...,im}是数据项的集合。设D为与任务相关的数据集合, 也 就是一个交易数据库，其中每个交易T是一个数据项子集合，即 T I;每一个交易有一个标识符，称作TID。设A是一个数据项集， 交易T包含A当且仅当A T。 关联规则是形如A-＞B形式的蕴含式，其中A I，B I，并且 A∩B= 。
19
6
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
关联规则简介
“如何由大型数据库挖掘关联规则？” 关联规则的挖掘是一个两步的过程： 1.找出所有频繁项集：根据定义，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持计数一样。 2.由频繁项集产生强关联规则：根据定义，这些规则必须满足最 小支持度和最小置信度。 如果愿意，也可以使用附加的兴趣度度量。这两步中，第二步最 容易。挖掘关联规则的总体性能由第一步决定。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
3
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
关联规则简介
设I={i1,i2,...,im}是数据项的集合。设D为与任务相关的数据集合, 也 就是一个交易数据库，其中每个交易T是一个数据项子集合，即 T I;每一个交易有一个标识符，称作TID。设A是一个数据项集， 交易T包含A当且仅当A T。 关联规则是形如A-＞B形式的蕴含式，其中A I，B I，并且 A∩B= 。
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严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
关联规则简介
“如何由大型数据库挖掘关联规则？” 关联规则的挖掘是一个两步的过程： 1.找出所有频繁项集：根据定义，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持计数一样。 2.由频繁项集产生强关联规则：根据定义，这些规则必须满足最 小支持度和最小置信度。 如果愿意，也可以使用附加的兴趣度度量。这两步中，第二步最 容易。挖掘关联规则的总体性能由第一步决定。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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浙江大学本科生《数据挖掘导论》课件.ppt
2020-8-15
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关联规则的性质：
性质1：频繁项集的子集必为频繁项集。 性质2：非频繁项集的超集一定是非频繁的。 Apriori算法运用性质1，通过已知的频繁项集构成
交易ID 2000 1000 4000 5000
购买的商品 A,B,C A,C A,D B,E,F
设最小支持度为50%, 最小可 信度为 50%, 则可得到
A C (50%, 66.6%)
C A (50%, 100%)
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关联规则基本模型（续）
关联规则就是支持度和信任度分别满足用 户给定阈值的规则。
挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整 个计算量的大部分。
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频繁项集
为了避免计算所有项集的支持度（实际上频 繁项集只占很少一部分），Apriori算法引入 潜在频繁项集的概念。若潜在频繁k项集的 集合记为Ck ，频繁k项集的集合记为Lk ，m 个项目构成的k项集的集合为 ，则三者之间 满 遵足循关的原系则Lk 是C“k 频繁。C项mk构集成的潜子C在集mk 频必繁为项频集繁所项 集”。
浙江大学本科生《数据挖掘导论》课件
第3课 频繁模式及关 联规则挖掘技术
2020-8-15
xx副教授 浙江大学人工智能研究所
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内容提纲
关联规则挖掘简介 关联规则基本模型 关联规则价值衡量与发展 参考文献
2020-8-15
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I. 关联规则简介
关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依 存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在 一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通 过其他事物预测到。
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同时满足最小支持度阈值 和最小置信度阈值的规则 称作强规则
基本概念——示例
项的集合 I={A,B,C,D,E,F} 每个事务T由事务标识符TID标识，它是项的集合
TID(2000)={A,B,C} 任务相关数据D是数据库事务的集合
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
关联规则挖掘分类 (1)
根据挖掘的模式的完全性分类：给定min_sup， 可以挖掘频繁项集的完全集，闭频繁项集和极大 频繁项集。也可以挖掘被约束的频繁项集（即满 足用户指定的一组约束的频繁项集）、近似的频 繁项集（只推导被挖掘的频繁项集的近似支持度 计数）、接近匹配的频繁项集（即与接近或几乎 匹配的项集的支持度计数符合的项集）、top-k频 繁项集
挖掘频繁模式、关 联和相关
什么是频繁模式分析？
频繁模式是频繁的出现在数据集中的模式
如项集、子序或者子结构
动机：发现数据中蕴含的内在规律
那些产品经常被一起购买？---啤酒和尿布？ 买了PC之后接着都会买些什么？ 哪种DNA对这种新药敏感 我们能够自动的分类WEB文档吗？
应用
购物篮分析、WEB日志（点击流）分析、捆绑销售 、DNA序列分析等
con ( A fB ) i P d ( B |A e ) s np u c ( A o p e B ) r s tp u_ o p co r ( A tu B )n sp u( A o p ) rs tp u_ o p co r ( A )tun
关联规则挖掘 的两步过程
一般来说，关联规则的挖掘可以看作两步的过程 ：
关联规则的两个兴趣度度量
支持度 com ap n_ u tsit o v e [ fir s tr p w u u o 2 p % a sr cr to ,en 6 f% i0 d 置信度 通常，如果关联规则同时满足最小支持度阈值和最小置信度
阈值，则此关联规则是有趣的
关联规则：基本概念
置信度c是指D中包含A的事 务同时也包含B的百分比
con (A fB i) d P ( B e |A )n P (A c B e )/P (A )
假设最小支持度阈值为 50%，最小置信度阈值为 50%，则有如下关联规则
A C (50%, 66.6%) C A (50%, 100%)
频繁项集
基本概念
k－项集：包含k个项的集合
{牛奶，面包，黄油}是个3－项集
项集的频率是指包含项集的事务数，简称为项集的 频率、支持度计数或计数
项集的支持度有时称为相对支持度，而出现的频率 称作绝对支持度。如果项集I的频率大于（最小支持 度阈值×D中的事务总数），则称该项集I为频繁项 集。频繁k项集的集合通常记作Lk。
不同的应用对挖掘的模式的完全性有不同的要求 ，我们主要研究挖掘频繁项集的完全集、闭频繁 项集和被约束的频繁项集
关联规则挖掘分类 (2)
根据规则集所涉及的抽象层
找出所有频繁项集
该项集的每一个出现的频繁性 ≥ min_sup
由频繁项集产生强关联规则
即满足最小支持度和最小置信度的规则
主要挑战：会产生大量满足min_sup的项集，尤 其当min_sup设置得低的时候
E.g. 一个长度为100的频繁项集{a1,a2,…,a100}包含的 频繁项集的总个数为
规则度量：支持度和置信度
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
支持度s是指事务集D中包
含 AB 的百分比 P148 ①
su p( p o A r B ) tP (A B )
C 1 1 0 C 1 2 0 0 .0 .C .1 1 0 0 2 1 0 0 0 1 0 1 .2 1 7 30 0
闭频繁项集和极大频繁项集
如果不存在真超项集Y使得Y与X在S中有相同的支持度计数 ，则称项集X在数据集S中是闭的。项集X是数据集S中的闭 频繁项集，如果X在S中是闭的和频繁的。项集X是S中的极 大频繁项集（或极大项集），如果X是频繁的，并且不存在 超项集Y使得 XY并且Y在S中是频繁的。
频繁模式挖掘的重要性
揭示数据集的内在的果分析 序列、结构（e.g.子图）模式分析 时空、多媒体、时序和流数据中的模式分析 分类：关联分类 聚类分析：基于频繁模式的聚类 数据仓库：冰山方体计算
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（e.g. 0001001100，这种方法丢失了什么信息？）
给定：
项的集合：I={i1,i2,...,in} 任务相关数据D是数据库事务的集合，每个事务T则
是项的集合，使得 T I 每个事务由事务标识符TID标识； A,B为两个项集，事务T包含A当且仅当 AT
则关联规则是如下蕴涵式：
AB[s,c] 其中 AI,BI并且 AB，规则 AB 在事
务集D中成立，并且具有支持度s和置信度c
设C是数据集S中满足min_sup的闭频繁项集的集合，令M是 S中满足min_sup的极大频繁项集的集合。假定我们有C和M 中每个项集的支持度计数，则C和他的计数信息可以用来导 出频繁项集的完整集合（我们称C包含了关于频繁项集的完 整信息）。
E.g.
D，{{<aB1a则,中1a,2aC只,2…=,…有,{a<,两1aa0101个0},0a>）事2:,1…。务} ,（{a<1显a001>,然a:12{,;a…<1,a,aa121,,a0…02>,,…;a<1,0aa051}0,有a>2:2,个…}，频,aM繁50=>超}，集min_sup=1
基本概念——示例
项的集合 I={A,B,C,D,E,F} 每个事务T由事务标识符TID标识，它是项的集合
TID(2000)={A,B,C} 任务相关数据D是数据库事务的集合
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
关联规则挖掘分类 (1)
根据挖掘的模式的完全性分类：给定min_sup， 可以挖掘频繁项集的完全集，闭频繁项集和极大 频繁项集。也可以挖掘被约束的频繁项集（即满 足用户指定的一组约束的频繁项集）、近似的频 繁项集（只推导被挖掘的频繁项集的近似支持度 计数）、接近匹配的频繁项集（即与接近或几乎 匹配的项集的支持度计数符合的项集）、top-k频 繁项集
挖掘频繁模式、关 联和相关
什么是频繁模式分析？
频繁模式是频繁的出现在数据集中的模式
如项集、子序或者子结构
动机：发现数据中蕴含的内在规律
那些产品经常被一起购买？---啤酒和尿布？ 买了PC之后接着都会买些什么？ 哪种DNA对这种新药敏感 我们能够自动的分类WEB文档吗？
应用
购物篮分析、WEB日志（点击流）分析、捆绑销售 、DNA序列分析等
con ( A fB ) i P d ( B |A e ) s np u c ( A o p e B ) r s tp u_ o p co r ( A tu B )n sp u( A o p ) rs tp u_ o p co r ( A )tun
关联规则挖掘 的两步过程
一般来说，关联规则的挖掘可以看作两步的过程 ：
关联规则的两个兴趣度度量
支持度 com ap n_ u tsit o v e [ fir s tr p w u u o 2 p % a sr cr to ,en 6 f% i0 d 置信度 通常，如果关联规则同时满足最小支持度阈值和最小置信度
阈值，则此关联规则是有趣的
关联规则：基本概念
置信度c是指D中包含A的事 务同时也包含B的百分比
con (A fB i) d P ( B e |A )n P (A c B e )/P (A )
假设最小支持度阈值为 50%，最小置信度阈值为 50%，则有如下关联规则
A C (50%, 66.6%) C A (50%, 100%)
频繁项集
基本概念
k－项集：包含k个项的集合
{牛奶，面包，黄油}是个3－项集
项集的频率是指包含项集的事务数，简称为项集的 频率、支持度计数或计数
项集的支持度有时称为相对支持度，而出现的频率 称作绝对支持度。如果项集I的频率大于（最小支持 度阈值×D中的事务总数），则称该项集I为频繁项 集。频繁k项集的集合通常记作Lk。
不同的应用对挖掘的模式的完全性有不同的要求 ，我们主要研究挖掘频繁项集的完全集、闭频繁 项集和被约束的频繁项集
关联规则挖掘分类 (2)
根据规则集所涉及的抽象层
找出所有频繁项集
该项集的每一个出现的频繁性 ≥ min_sup
由频繁项集产生强关联规则
即满足最小支持度和最小置信度的规则
主要挑战：会产生大量满足min_sup的项集，尤 其当min_sup设置得低的时候
E.g. 一个长度为100的频繁项集{a1,a2,…,a100}包含的 频繁项集的总个数为
规则度量：支持度和置信度
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
支持度s是指事务集D中包
含 AB 的百分比 P148 ①
su p( p o A r B ) tP (A B )
C 1 1 0 C 1 2 0 0 .0 .C .1 1 0 0 2 1 0 0 0 1 0 1 .2 1 7 30 0
闭频繁项集和极大频繁项集
如果不存在真超项集Y使得Y与X在S中有相同的支持度计数 ，则称项集X在数据集S中是闭的。项集X是数据集S中的闭 频繁项集，如果X在S中是闭的和频繁的。项集X是S中的极 大频繁项集（或极大项集），如果X是频繁的，并且不存在 超项集Y使得 XY并且Y在S中是频繁的。
频繁模式挖掘的重要性
揭示数据集的内在的果分析 序列、结构（e.g.子图）模式分析 时空、多媒体、时序和流数据中的模式分析 分类：关联分类 聚类分析：基于频繁模式的聚类 数据仓库：冰山方体计算
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（e.g. 0001001100，这种方法丢失了什么信息？）
给定：
项的集合：I={i1,i2,...,in} 任务相关数据D是数据库事务的集合，每个事务T则
是项的集合，使得 T I 每个事务由事务标识符TID标识； A,B为两个项集，事务T包含A当且仅当 AT
则关联规则是如下蕴涵式：
AB[s,c] 其中 AI,BI并且 AB，规则 AB 在事
务集D中成立，并且具有支持度s和置信度c
设C是数据集S中满足min_sup的闭频繁项集的集合，令M是 S中满足min_sup的极大频繁项集的集合。假定我们有C和M 中每个项集的支持度计数，则C和他的计数信息可以用来导 出频繁项集的完整集合（我们称C包含了关于频繁项集的完 整信息）。
E.g.
D，{{<aB1a则,中1a,2aC只,2…=,…有,{a<,两1aa0101个0},0a>）事2:,1…。务} ,（{a<1显a001>,然a:12{,;a…<1,a,aa121,,a0…02>,,…;a<1,0aa051}0,有a>2:2,个…}，频,aM繁50=>超}，集min_sup=1