关联规则分析
关联规则分析
关联规则分析
关联规则分析（Association Rule mining）是一种基于频繁项集的分析方法，它以最常出现在一起的元素之间的关系作为分析对象，主要用于发掘大数据中隐藏的关联规则，是数据挖掘技术的重要组成部分。
关联规则分析可以用来解决以下问题：
1. 发现物品之间的关联性：即通过发现某些物品经常出现在一起，从而发现两个物品之间的关联性。
2. 预测消费者行为：当消费者购买某一物品时，可以利用关联规则分析来预测他们会购买哪些其他物品。
3. 改进推荐系统：改进现有的推荐系统，通过发现消费者可能感兴趣的物品，提高推荐系统的准确率。
4. 市场营销分析：对市场上消费者的购买行为进行统计分析，从而提出市场营销策略，加强企业竞争力。
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析在超市商品布局中的应用1. 引言1.1 背景介绍在现代零售业中，商品布局是超市经营中一个非常关键的环节。
超市商品布局的科学性和合理性直接影响了顾客的购物体验和销售额的提升。
针对不同类型的商品，采用合适的陈列方式和位置摆放，可以有效提高商品的销售量，增加超市的利润。
而关联规则分析作为一种数据挖掘技术，在商品布局中发挥着重要作用。
随着超市商品种类不断增加和消费者需求的多样化，传统的经验和直觉已经无法完全适应市场的变化。
如何利用大数据技术对客户购物行为和商品之间的关系进行深入挖掘，成为了超市经营者们需要思考的问题。
关联规则分析能够挖掘出商品之间的相关性，帮助超市进行合理的商品布局，进而提升销售效益。
在这样的背景下，研究关联规则分析在超市商品布局中的应用显得尤为重要。
通过梳理和总结相关理论，以及实际案例的分析，可以为超市提供科学的商品布局策略，提升竞争力，满足消费者需求，实现双赢局面。
1.2 研究意义超市作为零售行业的主要载体，商品布局对销售业绩至关重要。
通过关联规则分析，可以帮助超市进行更加精准的商品布局，提高商品的曝光率和销售量。
在当前日益激烈的市场竞争下，超市需要不断优化商品布局，以满足消费者需求，提升购物体验，从而增加销售额。
关联规则分析可以帮助超市发现商品之间的潜在关联性，了解哪些商品常常被一起购买，从而根据这些关联规则进行合理的商品搭配和摆放。
通过合理的布局，可以引导消费者更容易发现和购买商品，提升消费者的购物满意度和忠诚度。
关联规则分析还可以帮助超市预测消费者购买行为，优化库存管理，减少滞销商品，提高销售效率。
研究关联规则在超市商品布局中的应用具有重要的现实意义和商业价值。
通过深入探讨关联规则分析在超市商品布局中的应用，可以为超市营销策略的制定提供科学依据，促进超市经营管理的提升和发展。
2. 正文2.1 商品关联规则分析的概念和原理商品关联规则分析是一种常见的数据挖掘技术，它通过分析不同商品之间的关联关系，找出它们之间的相关性和规律。
数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 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
关联规则分析
关联规则分析概述关联规则分析是一种数据挖掘技术，主要应用于寻找事物之间的关联关系。
它的目的是发现其中的隐藏规律和模式，以便进行更准确的预测和分析。
在商业上，这个技术可以用于市场分析、销售预测、广告推销等方面。
在医学上，它可以用于病例分析、药物效果评估等方面。
在社会学和心理学领域，它可以用于认知机制的研究、交际方式的研究等方面。
定义关联规则分析主要是通过发现数据集中的频繁项集和关联规则来发现事物之间的关联关系。
所谓频繁项集指的是在数据集中出现次数达到一定数量的项的集合。
而关联规则则是指一种条件分布规律，表示在同时出现一组项的情况下，另一组项同时出现的概率。
举个例子，假如我们有一个超市的购物清单数据集，其中每一条购物记录表示一个人买了哪些商品。
通过分析这个数据集，我们可以得到很多与这些商品有关的关联规则。
比如，如果有人买了牛奶和面包，那么他们可能更可能买了黄油；如果有人买了牛奶和饼干，那么他们可能更可能买了糖果。
应用关联规则分析可以应用于很多领域，包括商业、医疗、社会科学和生物学等等。
下面以商业为例，简单介绍一下如何应用关联规则分析来提高营销效率。
首先，通过分析历史销售数据，我们可以得到很多不同的商品之间的关联规则。
比如，在超市里卖纸巾的同时也卖香烟，这两者之间可能存在很强的关联。
然后，我们可以将这些关联规则编码成算法，让计算机根据这些规则来自动推荐商品。
举个例子，假如我们现在要向某一位顾客推荐一些商品。
根据历史销售数据，我们发现这位顾客通常会买牛奶、黄油和花生酱这三种商品。
那么，根据关联规则，我们可以推荐给他一些与这三种商品相关联的商品，比如面包、果酱和饼干等等。
结论关联规则分析是一种非常有用的数据挖掘技术，可以帮助我们发现事物之间的关联关系，并根据这些关系来进行更精准的预测和分析。
它可以应用于商业、医疗、社会科学和生物学等领域，可以帮助我们提高营销效率、改进医疗手段、深入了解社会机制和生物学中的相关问题等等。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
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五、关联规则挖掘的相关算法
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五、关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 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。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。 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。 Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。 Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
关联分析的目的：找出数据库中隐藏的关联网。一般用Support(支 持度)和Confidence(可信度)两个阀值来度量关联规则的相关性，引入 lift(提高度或兴趣度）、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析在超市商品布局中的应用1. 引言1.1 背景介绍超市商品布局的优化不仅仅是一种商业策略，也是一门科学。
通过关联规则分析，可以发现不同商品之间的搭配关系，帮助超市合理安排商品陈列位置，提升商品的曝光度和销售额。
相比传统的经验主义布局方式，关联规则分析能够更准确地了解消费者的购买习惯和偏好，帮助超市更好地满足消费者需求，实现双赢局面。
本文将围绕关联规则分析在超市商品布局中的应用展开讨论，通过梳理相关理论和实践案例，探讨超市商品布局优化的有效途径，为超市管理者提供参考和借鉴。
【内容到此结束】.1.2 研究意义超市作为日常生活中不可或缺的消费场所，商品的布局对消费者的购物体验和购买决策起着至关重要的作用。
通过关联规则分析来优化超市商品布局具有重要的研究意义。
关联规则分析可以帮助超市理解顾客之间的购买行为和偏好。
通过挖掘顾客购买商品之间的相关性和规律，超市可以更好地定位和理解消费者群体，为他们提供更加个性化的购物体验。
这不仅可以提升消费者的满意度，也可以增加超市的销售额和利润。
关联规则分析可以帮助超市预测顾客的购买行为和需求。
通过建立商品之间的关联规则模型，超市可以更好地了解哪些商品通常是一起购买的，从而更好地规划商品的陈列位置和搭配方案。
这有助于提高交叉销售的机会，增加顾客的购买意愿，同时也有助于减少库存积压和降低损失。
通过关联规则分析来优化超市商品布局，不仅可以提升超市的竞争优势，还可以提升消费者的购物体验，实现双赢局面。
研究关联规则分析在超市商品布局中的应用具有重要的现实意义和应用前景。
2. 正文2.1 关联规则分析概述关联规则分析是数据挖掘领域中的一种重要方法，用于发现数据集中不同项之间的潜在关联关系。
在超市商品布局中，关联规则分析可以帮助商家了解消费者购买商品的偏好和潜在的购物习惯，从而优化商品陈列，提升销售效果。
关联规则分析的核心概念是支持度和置信度。
支持度指的是一个关联规则在整个数据集中出现的频率，而置信度则表示如果一个项集出现，则另一个项集也会出现的概率。
关联规则 python
关联规则 python关联规则是数据分析中一项重要的技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，使得使用Python进行关联规则分析变得简洁高效。
本文将介绍如何使用Python进行关联规则分析，并提供完整的代码示例。
关联规则分析旨在寻找数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则是可以表示为“若发生A，则很可能也发生B”的形式。
关联规则分析可以应用于许多领域，如市场篮子分析、推荐系统、医学诊断等。
要在Python中进行关联规则分析，我们可以使用mlxtend库。
mlxtend是一个功能强大的Python库，提供了许多机器学习和数据分析的工具。
其中包括Apriori 算法，它是一种常用的关联规则挖掘算法。
首先，我们需要安装mlxtend库。
可以使用pip命令在命令行中安装mlxtend：```pythonpip install mlxtend```安装完成后，我们可以导入mlxtend库并加载我们的数据集。
假设我们有一个包含交易数据的csv文件，每一行代表一笔交易，每一列代表一个商品。
我们可以使用pandas库来加载这个csv文件：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('transactions.csv')```接下来，我们可以使用mlxtend提供的Apriori算法来发现频繁项集。
我们可以指定一个最小支持度作为阈值，只有支持度超过这个阈值的项集才会被认为是频繁项集。
假设我们的最小支持度为0.5，我们可以使用如下代码来发现频繁项集：```pythonfrom mlxtend.frequent_patterns import apriorifrequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.5)```发现频繁项集后，我们可以使用mlxtend提供的association_rules函数来生成关联规则。
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析在超市商品布局中的应用1. 引言1.1 背景介绍超市商品布局对于提升超市的销售业绩和顾客体验至关重要。
一个科学合理的商品布局能够吸引顾客的注意并引导顾客购买更多的商品，从而增加超市的销售额。
如何设计出最优的商品布局仍然是一个具有挑战性的问题。
在本研究中，我们将运用关联规则分析的方法来探讨超市商品布局的优化问题。
通过收集和分析顾客的购买数据，我们将挖掘出不同商品之间的关联规则，从而为超市的商品布局提供科学依据。
这项研究具有重要的实际意义，将有助于提升超市的销售业绩，提高顾客的购物体验，并为超市的运营提供决策支持。
1.2 研究意义关联规则分析可以帮助超市更好地了解顾客的购买行为和偏好。
通过分析顾客购买数据，可以发现某些商品之间存在着隐藏的关联关系，从而指导超市在商品布局上进行调整，提高商品的触及率和销售额。
对于超市而言，关联规则分析可以帮助其更精准地进行库存管理。
通过分析商品之间的关联关系，超市可以更好地预测库存需求，减少因为过量进货导致的库存积压问题，提高库存周转率。
研究关联规则分析在超市商品布局中的应用具有重要的意义，不仅可以提升超市的竞争力和盈利能力，还可以改善顾客的购物体验，为消费者提供更加个性化和便捷的购物服务。
1.3 研究目的研究目的是通过分析超市商品布局中的关联规则，探讨不同商品之间的关联性以及消费者的购买习惯，从而优化超市商品的摆放位置，提高销售额和客户满意度。
具体目标包括：1. 分析不同商品之间的关联性，找出消费者购买商品的规律和潜在的关联规则；2. 基于关联规则分析结果，设计合理的商品布局方案，提高商品的曝光率和销售量；3. 通过关联规则分析，发现商品之间的潜在搭配关系，推出促销活动，吸引消费者增加购买频次和金额；4. 通过研究超市商品布局中的关联规则，为超市经营决策提供科学依据，提高超市的经营效率和竞争力。
通过本研究，旨在揭示关联规则分析在超市商品布局中的重要价值和应用前景，为超市经营管理提供有力支持，为消费者提供更加便捷和个性化的购物体验。
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析在超市商品布局中的应用关联规则分析是一种常用的数据挖掘技术，用于发现数据中的关联关系和规律。
在超市商品布局中，关联规则分析可以通过分析顾客的购买记录，发现哪些商品经常一起被购买，从而帮助超市进行商品搭配和布局，提高销售业绩。
超市可以收集顾客的购买记录，包括每个顾客购买的商品种类和数量。
根据这些购买记录，可以建立一个“事务数据库”，其中每个事务表示一个顾客的购买记录。
接下来，超市可以使用关联规则分析算法，如Apriori算法，来从事务数据库中发现频繁项集和关联规则。
频繁项集是指经常一起出现的商品集合，关联规则是指两个商品之间的关联关系，如A商品和B商品一起购买的概率。
通过关联规则分析的结果，超市可以得出一些重要的结论，用于商品布局和搭配。
超市可以根据频繁项集找到经常被一起购买的商品组合，并将它们放在靠近的位置，以便顾客更容易找到并购买。
如果分析结果显示咖啡和糖经常被一起购买，超市可以将它们放在同一个货架上，方便顾客一站式购买。
超市可以利用关联规则来进行商品搭配和促销活动。
如果某个关联规则显示购买牛奶的顾客经常也购买谷物，超市可以将这两个商品打包销售，并提供一定的折扣，吸引顾客购买。
类似地，超市还可以通过关联规则分析，设计满减、买一送一等促销活动，以促进销售。
关联规则分析还可以帮助超市优化商品陈列和库存管理。
通过分析购买记录，超市可以确定哪些商品热销，哪些商品滞销，从而调整陈列位置和库存量。
如果分析结果显示某个商品很少被购买，超市可以减少其陈列面积，或者选择性减少库存，以节省成本。
超市可以根据关联规则分析的结果，进行市场定位和店面优化。
通过分析不同地区或者不同店面的购买记录，超市可以发现不同地区或者店面的消费习惯和偏好，从而调整商品布局和选择不同的主打商品。
6_第六讲(关联规则分析)
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； sup port _ count(l ) 对于每个非空子集s，如果 sup port _ count( s) min_conf 则输出规则“ ” s (l s)
Apriori算法—用伪码表示其形式00 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
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%)
大型数据库关联规则挖掘中如何降低计 算复杂度，提高关联规则效率
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，而且我们的举例尽量不涉及概念分层。
Items Bought A,B,C A,C A,D B,E,F
首先挖掘频繁项集，其前提条件是： 最小支持度 50%，且最小置信度 50%
Transaction ID 2000 1000 4000 5000
Apriori算法（计算大型数据库时挖掘关联规则的常用算法之一）
Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项 集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁 项集（通过先验知识挖掘未知知识）。
Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁 的。（ A B 模式不可能比A更频繁的出现，即A与
先找到频繁1-项集集合（即单个项出现的频率）L1,然后用L1 找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找L3，直到找不到频繁k项集，找每个Lk需要一次数据库扫描，过程用到下面性质。
关联规则分析实训心得
关联规则分析实训心得1.什么是关联规则？首先，关联规则是一种无监督学习学习算法。
是机器学习当中非常重要的组成部分。
他最著名的应用案例就是沃尔玛的购物篮分析。
发现了啤酒和尿布两个看似毫不相关商品，实际上却有着非常强的相关性。
感兴趣的同学可以自行百度。
其次，关联规则也是帮助我们进行数据挖掘的重要利器。
在我们进行数据挖掘的过程中，当碰到海量数据并且毫无头绪的时候，关联规则没准可以帮助我们找到分析的突破口，确立我们开始进行分析的方向。
关联规则在现实生活中的应用现在也是非常广泛，各种业务分析，关联性分析，智能推荐，医疗当中的共病分析都有应用。
那么关联规则到底是个什么样的算法，我们需要给它提供什么，它又能给我们带来什么呢？关联规则算法就是通过基于事件发生的概率来统计事件之间相互导致发生的关联程度有多大。
这句话说得相当之不严谨，因为是我自己理解的。
下面开始详细的解释一下这句话到底是什么意思。
2.关联规则的算法原理。
下面就以我们最熟悉的场景--网购为例。
我们应该都在某宝，某东，并夕夕上买过东西。
假设我们是一个特别懒的人。
家里的所有东西，包括衣食住行你能想到的一切都是通过网购来买东西，这些大厂就可以通过我们的购物篮和购买记录分析我们的购买行为和购买习惯进行挖掘，进而进行一系列的运营操作诱使我们花更多的钱，掏空我们的钱包。
目前大部分关联规则的思想都一样只不过是对A priori的计算策略进行了一定的优化，比如PCY。
而像FTP-Tree算法，只不过是通过树模型发掘频繁项集，然后进行简直，运算速度有一定的提升，但是思想也没有什么变化。
当然关联规则还有序列模式的挖掘，比如prefix span算法，是挖掘有序数列之间的关联算法，运算速度也是比较快的。
数据挖掘中的关联规则分析算法
数据挖掘中的关联规则分析算法数据挖掘是一种从大量数据中搜寻模式和隐藏信息的过程。
关联规则分析是数据挖掘中的一种常用算法，旨在找出数据集中存在的关联规则，即一组频繁同时出现的项目。
本文将介绍与关联规则分析算法相关的概念、方法和应用场景。
一、基本概念1. 支持度：支持度是指给定数据集中一个项目集的出现频率。
例如，支持度为10%表示项目集出现在数据集中的10%的事务中。
2. 置信度：置信度是指从包含给定项目集的事务中选择另一个项目时，选择该另一个项目的可能性。
例如，置信度为50%表示选择另一个项的时候，有50%的可能性该项与项目集一起出现。
3. 频繁项集：指在给定数据集中出现频率高于预定阈值的项集。
4. 关联规则：指一组频繁同时出现的项目的组合。
关联规则通常以形式“A→B”的规则呈现，其中A和B都是项目集。
二、算法流程1. 找出频繁项集：在给定数据集中寻找项集，其支持度高于预定阈值。
一个简单的方法是采用Apriori算法。
Apriori算法是一种基于遍历候选项并剪枝的算法。
该算法采用候选项和间隔查找技术来查找频繁项集。
2. 生成关联规则：从频繁项集中可以派生出关联规则。
对于生成的每个频繁项集，从中选择一个项，根据支持度和置信度的限制来判断该项是否应该从项集中删除。
3. 评估和筛选规则：评估确定的规则以确定它们的属实性。
使用给定支持度和置信度将每个分配的规则与数据集中的情况进行比较，来评估它的重要性。
（学习算法过程中需要使用训练数据）。
三、应用场景1. 购物篮分析关联规则分析可以用于购物篮分析，以确定哪些商品有更大的机会一起购买。
例如，当一个人购买了鸡蛋和面包时，可以推断出他们也可能购买牛奶。
2. 电子商务电子商务公司可以使用关联规则分析来推荐商品。
例如，当一个客户浏览了一件商品时，电子商务公司可以使用关联规则来推荐其他相关的商品。
3. 医疗诊断关联规则分析可以用于医疗诊断，以帮助医生快速识别疾病。
例如，当一个患者具有某种症状时，可以使用关联规则确定是否有其他相关症状，从而更快地诊断疾病。
关联规则(associationrule)
关联规则（Association Rules）是数据挖掘领域中的一种重要技术，用于发现数据集中的不显而易见的模式和关系。
它通过分析数据中的项目集合之间的频繁项集，来找出这些项集之间的关联规则，从而揭示数据之间的潜在联系和趋势。
关联规则反映了一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。
关联规则的应用非常广泛，常见的应用包括购物篮分析。
通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，可以分析顾客的购买习惯，从而帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买。
这种关联的发现有助于零售商制定更有效的营销策略和促销方案。
此外，关联规则还可以应用于价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分等领域。
在关联规则分析中，常用的评估标准包括支持度、置信度和提升度。
支持度表示几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重。
置信度则是指一个数据出现后，另一个数据出现的概率，或者说是数据的条件概率。
提升度则用于衡量关联规则的效果，即使用规则后的效果相对于不使用规则的效果的提升程度。
挖掘关联规则的方法之一是使用Apriori算法。
该算法基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念，通过迭代的方式生成候选频繁项集，并计算其支持度和置信度，从而找出满足预设阈值的关联规则。
总的来说，关联规则是一种强大的数据挖掘技术，可以帮助企业和研究者从大量数据中发现隐藏的模式和关联，从而制定更有效的决策和策略。
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析在超市商品布局中的应用
关联规则分析可以帮助超市发现商品之间的关联关系。
通过分析超市顾客购物清单的
数据，可以找出哪些商品常常一起被购买，从而发现它们之间的关联关系。
通过分析发现
顾客购买尿布时，往往还会购买啤酒，说明在某些情况下，购买尿布和购买啤酒之间存在
关联关系。
超市可以根据这些关联关系，将尿布和啤酒放在相邻的货架上，从而增加销售额。
关联规则分析可以帮助超市进行交叉销售。
通过发现商品之间的关联关系，超市可以
将相关商品放在一起销售，从而促进顾客购买更多的商品。
超市可以将沙拉酱和生菜放在
一起销售，因为顾客往往会一起购买这两种商品。
这样一来，顾客购买沙拉酱时很有可能
会购买生菜，从而增加了生菜的销售额。
关联规则分析还可以帮助超市进行库存管理。
通过分析顾客购买商品的数据，超市可
以准确预测商品的需求量，从而合理安排库存。
如果关联规则分析发现某一天销售额高的
商品往往是牛奶和面包，那么超市可以提前增加牛奶和面包的库存，以满足顾客的需求，
避免断货或者库存积压的情况发生。
关联规则分析在超市商品布局中具有重要的应用价值。
通过发现商品之间的关联关系，超市可以优化商品布局，提升销售业绩，提高顾客满意度。
关联规则分析不仅可以帮助超
市发现商品之间的关联关系，还可以帮助超市进行交叉销售、库存管理和制定促销策略，
从而实现更高效的经营管理。
数据挖掘中的关联规则分析方法
数据挖掘中的关联规则分析方法数据挖掘是一种从大量数据中挖掘出有价值信息的技术。
而关联规则分析是数据挖掘中常用的一种方法，用于发现数据集中的相关关系。
本文将介绍数据挖掘中的关联规则分析方法，以及它的基本原理和应用领域。
一、关联规则分析方法简介关联规则分析是一种用于发现数据集中隐含关系的技术。
它能够帮助我们了解数据集中的项集之间的关联性，从而可以用来做出预测、推荐等。
关联规则分析的核心思想是找到数据集中频繁出现的项集，并根据支持度和置信度等指标来评估项集之间的关联程度。
二、Apriori算法Apriori算法是关联规则分析中最经典的算法之一。
它基于频繁项集的定义，通过递归地产生候选项集，并利用候选项集的支持度进行筛选，最后得到频繁项集。
Apriori算法的主要步骤包括：扫描数据集，生成候选项集，计算支持度，筛选频繁项集。
三、FP-growth算法FP-growth算法是Apriori算法的改进算法，它采用了不同的数据结构来提高算法的效率。
FP-growth算法通过构建频繁模式树（FP-tree）来表示数据集，并根据树的节点连接方式来挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法具有更高的效率和更小的内存消耗。
四、关联规则评估指标在关联规则分析中，我们需要对生成的关联规则进行评估和选择。
常用的关联规则评估指标包括支持度、置信度、提升度等。
支持度指标可以衡量一个规则在数据集中出现的频率，置信度可以衡量规则的可靠性，而提升度可以反映规则的独特性。
五、关联规则分析的应用领域关联规则分析在很多领域都有着广泛的应用。
比如在市场营销中，可以利用关联规则分析来挖掘潜在的商品之间的关系，从而制定针对性的促销策略。
在电子商务中，关联规则分析可以用来做商品推荐。
在医疗领域，可以运用关联规则分析来挖掘患者的病因和治疗方法等。
六、总结关联规则分析是数据挖掘中常用的方法之一，可以帮助我们发现数据集中的相关关系。
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rules = apriori(Adult, parameter = list(support = 0.01,confidence = 0.6)) x=subset(rules, subset = rhs %in% "income=large" &lift > 1.2) inspect(SORT(x, by = "confidence")[1:5]) inspect(SORT(x, by = "lift"nfidence) 置信度 • X=>Y的提升 提升(lift) 提升
library(arules) data(Groceries) summary(Groceries) itemFrequencyPlot(Groceries, support = 0.05, s = 0.8) #图3.1 图 fsets <- eclat(Groceries, parameter = list(support = 0.05,maxlen=10))#求频繁项集 求频繁项集 inspect(fsets[1:10]) inspect(SORT(fsets, by = "support")[1:10]) rules = apriori(Groceries, parameter = list(support = 0.01,confidence = 0.01))#求规 求规 则 x=subset(rules, subset = rhs %in% "whole milk" &lift > 1.2) inspect(SORT(x, by = "support")[1:5]) #第三章表 第三章表 inspect(SORT(x, by = "confidence")[1:5])#第三章表 第三章表 #inspect(SORT(x, by = "lift")[1:5])
item frequency (relative)
ag e= M wo rk cl as s= Pr iva te ra ce =W hi te se x= M al e id dl eag ed
summary(Adult) itemFrequencyPlot(Adult, support = 0.5, s = 0.8)
• AdultUCI[["fnlwgt"]] <- NULL • AdultUCI[["education-num"]] <- NULL
– 分级
连续变量
• AdultUCI[["age"]] <- ordered(cut(AdultUCI[["age"]], c(15,25, 45, 65, 100)), labels = c("Young", "Middle-aged","Senior", "Old")) • AdultUCI[["hours-per-week"]] <- ordered(cut(AdultUCI[["hours-per-week"]], c(0, 25, 40, 60, 168)), labels = c("Part-time", "Full-time", "Over-time", "Workaholic")) • AdultUCI[["capital-gain"]] <- ordered(cut(AdultUCI[["capital-gain"]], c(-Inf, 0, median(AdultUCI[["capital-gain"]][AdultUCI[["capital-gain"]] > 0]), Inf)), labels = c("None", "Low", "High")) • AdultUCI[["capital-loss"]] <- ordered(cut(AdultUCI[["capital-loss"]], c(-Inf, 0, median(AdultUCI[["capital-loss"]][AdultUCI[["capital-loss"]] > 0]), Inf)), labels = c("none", "low", "high")) • Adult <- as(AdultUCI, "transactions"); Adult
支持度(support) 支持度 信息 • X=>Y的支持度
表示事务Ζ 表示事务包含X的 记σ(Z)表示事务Ζ在包含Ν个事务的整个事务数据集中的频数，用A表示事务包含 的 表示事务 在包含Ν个事务的整个事务数据集中的频数， 表示事务包含 事件， 表示事务包含Y的事件 没有交) 事件，而B表示事务包含 的事件 和Y没有交 ，则： 表示事务包含 的事件(X和 没有交
• 求得规则： – rules = apriori(trans2, parameter = list(support = 0.01,confidence = 0.6)) • 查看规则： – inspect(rules[1:3]) • 筛选规则： – x=subset(rules, subset = rhs %in% "Milk" &lift > 1.2) • 规则排序： – inspect(SORT(x, by = "confidence")[1:3])
fra nk fu sa rter us ag e po rk b cit e e f ru tro s fr pi uit ca lf ru ro pi it ot p ve fru ot ge it he r v tab eg le s et a wh b le s ol e m i lk bu tte r wh cu ip rd pe y d/ so ogu do ur c r t r m e s eam t ic e ro ggs lls /b br ow un s n br ea d pa s m ar try ga rin e bo co ff ttl ed ee wa fru te it/ ve r ge s ta od bl a e ju bo ic ttl ed e ca b nn ee ed r be na er ne pk w in sh sp s op ap e pi ng rs ba gs
a=as.matrix(a); trans2 <- as(a, "transactions"); summary(trans2)#数据概况 数据概况
item frequency (relative) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
Re ad y. m ad e
Fr oz en .fo od s
例3.2 (Adult.txt)美国普查局政府网站 的数据库的例子。原本有48842个观 测及15个变量。这15个变量经过挑选 并转换成115个二分变量。
library(arules) data(Adult) summary(Adult) rules <- apriori(Adult, parameter = list(support = 0.01,confidence = 0.6)) summary(rules) rulesIncomeSmall <- subset(rules, subset = rhs %in% "income=small" & lift > 1.2) rulesIncomeLarge <- subset(rules, subset = rhs %in% "income=large" & lift > 1.2) inspect(SORT(rulesIncomeSmall, by = "confidence")[1:3]) inspect(SORT(rulesIncomeLarge, by = "confidence")[1:3])
library(arules); w=read.table("f:/adbook/shopping.txt",header=TRUE,sep="\t");a=w[1:10]; dim(a) [1] 786 10
> names(w) [1] “Ready.made” [6] “Bakery.goods” “Frozen.foods” “Alcohol” “Fresh.meat” “Toiletries” “Fresh.Vegetables” “Milk” “Snacks” “Tinned.goods”
library(arules) data(Groceries) summary(Groceries) itemFrequencyPlot(Groceries, support = 0.05, s = 0.8) #图3.1 图
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
超过5%的顾客购买的商品名字和频率 超过 的顾客购买的商品名字和频率
关联规则分析 (association analysis)
超市例子
例3.1 (Groceries.txt) 这是一个超市购物例子(Hahsler et al., 2006)，数据中有9835笔交易，涉及169种商品。每个交易 为一个顾客的购买记录，而每种商品是一个二分变量，比 如，购买用1代表，未购买用0代表。通过对数据的初步计 算，我们发现在单项计数中，全牛奶(whole milk)的频数最 高，为2513(频率接近26%)，而其次为：其它蔬菜(other vegetables)为1903，面包(rolls/buns)为1809，苏打(soda)为 1715，酸奶(yogurt)为1372等等。超过5%的顾客购买的商 品频率显示在图3.1中。此外，还可以知道分别买不同数 量商品的顾客人数，购买1至9种商品的人数展示在下表中：