关联规则
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。
频繁项集与关联规则
频繁项集与关联规则摘要：一、频繁项集的定义与作用1.频繁项集的概念2.频繁项集的作用3.频繁项集的计算方法二、关联规则的定义与作用1.关联规则的概念2.关联规则的作用3.关联规则的计算方法三、频繁项集与关联规则的关系1.频繁项集是关联规则的基础2.关联规则是频繁项集的扩展正文：频繁项集与关联规则是数据挖掘领域中关联规则挖掘的重要概念。
频繁项集指的是在数据集中出现频率较高的项目集合，而关联规则则是指在数据集中存在一定关联关系的项目集合。
频繁项集是关联规则的基础，而关联规则则是频繁项集的扩展。
一、频繁项集的定义与作用频繁项集是数据挖掘中关联规则挖掘的一个关键概念，它表示数据集中出现频率较高的项目集合。
频繁项集的概念可以从支持度、置信度等角度进行定义。
频繁项集的作用主要体现在以下几个方面：1.描述数据集中频繁发生的模式：频繁项集能够反映数据集中用户购买、浏览等行为的规律，对于理解用户需求和行为模式具有重要作用。
2.降低数据维度：通过挖掘频繁项集，可以有效地降低数据维度，减少数据规模，提高数据挖掘和分析的效率。
3.生成关联规则：频繁项集是关联规则挖掘的基础，通过频繁项集可以进一步挖掘出关联规则，从而发现数据中隐藏的关联关系。
二、关联规则的定义与作用关联规则是数据挖掘中关联规则挖掘的另一个关键概念，它表示数据集中存在一定关联关系的项目集合。
关联规则的概念可以从支持度、置信度、提升度等角度进行定义。
关联规则的作用主要体现在以下几个方面：1.挖掘数据中的关联关系：关联规则能够发现数据中项目之间的关联关系，如“牛奶”和“面包”经常一起被购买。
2.预测用户行为：通过挖掘关联规则，可以预测用户在购买某个商品时，可能还会购买其他商品，为用户提供个性化推荐。
3.优化商品组合：关联规则可以帮助商家优化商品组合，提高销售额和利润。
三、频繁项集与关联规则的关系频繁项集和关联规则是关联规则挖掘中密切相关的两个概念。
频繁项集是关联规则的基础，因为关联规则需要基于频繁项集进行挖掘。
关联规则评价指标
关联规则评价指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：关联规则是数据挖掘中常用的技术之一，通过发现数据集中事物之间的相关性，可以帮助企业更好地理解客户行为、优化市场营销策略、提升销售业绩等。
而关联规则评价指标则用于衡量关联规则的质量和有效性，帮助数据分析师更好地选择和优化关联规则模型。
本文将介绍几种常用的关联规则评价指标，并分析它们的优缺点。
一、支持度（Support）支持度是用来衡量某个规则在数据集中出现的频率。
支持度越高，说明规则越常见。
支持度的计算公式为：Support(A→B) = P(A∩B)P(A∩B)表示规则A→B在数据集中同时出现的概率。
支持度越高表示规则越受欢迎，对于频繁出现的规则来说，支持度是一个比较重要的评价指标。
优点：支持度是一个简单易懂的指标，可以直观地反映规则的受欢迎程度。
缺点：支持度并没有考虑到规则的置信度和其他因素，不能全面评价规则的有效性。
二、置信度（Confidence）置信度是指规则的条件发生的情况下，结论也会发生的概率。
置信度的计算公式为：Confidenc e(A→B) = P(B|A) = P(A∩B) / P(A)P(B|A)表示在条件A下结论B的发生概率。
置信度是评价规则强度的指标，置信度越高，规则越可信。
优点：置信度可以帮助分析师筛选出有价值的规则，提高数据挖掘的效率。
三、提升度（Lift）提升度表示了规则A→B相对于随机情况下的提升情况，提升度越高，规则的价值越大。
缺点：提升度容易受到数据分布的影响，对于稀有规则的评价不够准确。
支持度、置信度和提升度是常用的关联规则评价指标，它们各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的评价指标。
在实际应用中，我们可以综合利用这些指标来评价规则的质量和有效性，从而更好地挖掘数据的潜在价值。
希望本文能够帮助读者更好地理解关联规则评价指标，提升数据挖掘的能力和水平。
第二篇示例：关联规则是数据挖掘中常用的一种方法，通过分析不同数据项之间的关联关系，帮助人们发现数据中隐藏的规律和信息。
关联规则评价指标计算公式
关联规则评价指标计算公式
关联规则是数据挖掘中常用的一种分析方法，用于发现数据集中的规律和关系。
为了评估关联规则的质量和重要性，需要使用一些评价指标。
其中最常用的指标是支持度、置信度和提升度。
支持度（Support）衡量了关联规则在整个数据集中出现的频率，即规则的出现次数与数据集总数的比例。
支持度越高，表示规则越常见。
支持度的计算公式如下：
支持度 = 规则出现次数 / 数据集总数
置信度（Confidence）衡量了规则的准确性，即当前规则的后项在前项已经发生的情况下发生的概率。
置信度越高，表示规则越可信。
置信度的计算公式如下：
置信度 = 规则出现次数 / 前项出现次数
提升度（Lift）衡量了规则的重要性，即当前规则发现了前项和后项之间的关联程度。
提升度大于1表示前项和后项之间有正向关联，提升度小于1表示前项和后项之间有负向关联，提升度等于1表示前项和后项之间没有关联。
提升度的计算公式如下：
提升度 = 置信度 / 后项出现概率
除了支持度、置信度和提升度，还有一些其他的评价指标可以用来评估关联规则，例如全置信度、Jaccard相似度等。
这些指标可以根
据具体的应用场景和需求进行选择和计算。
关联规则评价指标的计算公式包括支持度、置信度和提升度。
通过计算这些指标，可以评估关联规则的质量和重要性，从而进行进一步的分析和应用。
可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集
可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集可视化数据挖掘是一种将数据挖掘的结果以可视化的方式展示出来的方法。
它通过将数据转化为图形、图表、地图等形式，帮助人们更直观地理解和分析数据。
在可视化数据挖掘中，关联规则和频繁项集是两个重要的概念。
关联规则用于发现数据中的关联关系，而频繁项集则用于发现经常同时出现在一起的项。
本文将深入研究可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集，并探讨它们在实际应用中的意义和方法。
一、关联规则1.1 关联规则概述在可视化数据挖掘中，关联规则是一种描述两个或多个项之间相关性强弱程度的方法。
它可以帮助人们发现事物之间隐藏的联系，并通过这些联系做出预测或者推断。
1.2 关联规则挖掘算法为了发现大量数据中隐藏的关联性，需要使用一种高效且准确率较高的算法来进行关联规则挖掘。
常见的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
1.3 可视化展示通过将得到的关联规则以图表或者其他形式展示出来，可以更加直观地理解和分析数据之间的关联关系。
例如，可以使用散点图、矩阵图等方式来展示关联规则的分布情况。
1.4 实际应用关联规则在市场营销、医疗诊断、网络安全等领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，可以通过发现购买某种产品的人群中还会购买其他产品的规律，来进行精准推荐。
二、频繁项集2.1 频繁项集概述频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项。
通过发现频繁项集，可以了解到哪些项经常一起出现，从而为后续分析和决策提供依据。
2.2 频繁项集挖掘算法为了发现数据中频繁项集，常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
这些算法在挖掘大规模数据时具有较高的效率和准确率。
2.3 可视化展示通过将得到的频繁项集以图表或者其他形式展示出来，可以更加直观地理解数据之间经常同时出现的情况。
例如，在市场篮子分析中，可以使用词云图等方式展示经常一起购买的商品。
2.4 实际应用频繁项集在推荐系统、市场分析、网络安全等领域都有广泛的应用。
关联规则的基本概念
关联规则的基本概念
关联规则是关联分析的主要概念，用于揭示数据集中的物品之间的相关关系。
关联规则通常以if-then形式表示，其中if部
分称为前提（Antecedent），表示某些物品的组合，在此条件下，则部分称为结果（Consequent），表示其他物品的组合。
关联规则的基本概念包括以下几个要素：
1. 项（Item）：指数据集中的一个单独的物品，可以是一个商品、一种服务或其他特定的实体。
项可以是单个物品，也可以是物品的集合。
2. 项集（Itemset）：指数据集中的一个或多个项的集合。
项集可以包含单个项或多个项。
3. 支持度（Support）：指项集在数据集中出现的频率。
支持
度可以用来度量一个项集的重要性或常见程度。
4. 可信度（Confidence）：指关联规则的可信程度。
可信度可
以用来度量当前提条件出现时，结果出现的概率。
关联规则可以通过计算项集的支持度和关联规则的可信度来找出频繁项集和强关联规则。
频繁项集是指支持度高于预设阈值的项集，而强关联规则是指可信度高于预设阈值的关联规则。
通过分析频繁项集和强关联规则，可以发现物品之间的相关关系，从而用于市场篮子分析、推荐系统和数据挖掘等应用领域。
关联规则基本概念-Read
关联规则基本概念设I={i 1,i 2,…i m }是项的集合。
设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得I T ⊆。
每个事务有一个标识符，称作TID 。
设A 是一个项集，事务T 包含A 当且仅当T A ⊆。
关联规则是诸如A ⇒B 的蕴涵式，其中I A ⊂，I B ⊂，并且φ=⋂B A 。
（1）支持度与置信度规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度量值，它们分别表示发现规则的有用性和确定性。
规则A ⇒B 在事务级中D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含B A ⋃（即A 和B 二者）的百分比，它是概率)(B A P ⋃。
规则A ⇒B 在事务集中具有置信度c ，其中D 中包含A 的事务同时也包含B 的百分比是c 。
这是条件概率)(A B P 。
即是)()(sup B A P B A port ⋃=⇒ （7.21）即：关联模式的支持度是模式为真的任务相关的元组（或事务）所占的百分比。
对于关联规则 A ⇒B （其中A 和B 是项目的集合），支持度定义为：元组总数的元组数和包含）支持度（B A =⇒B A )()(A B P B A confidence =⇒ （7.22）即：每个发现模式都应当由一个表示其有效性或“值得信赖性”的确定性度量。
对于关联规则A ⇒B （其中A 和B 是项目的集合），其确定性度量置信度定义为：()的元组数包含的元组数和包含置信度A B A B A =⇒ 同时满足最小支持度阈值（min_sup ）和最小置信度阈值（min_conf ）的规则称作强规则，我们用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示支持度和置信度。
如果我们想象全域是商品的集合，则每种商品有一个布尔变量，表示该商品的有无。
每个篮子则可用一个布尔向量表示。
可以分析布尔向量，得到反映商品频繁关联或同时购买的购买模式。
这些模式可以用关联规则的形式表示。
例如，购买计算机也趋向于同时购买财务管理软件可以用以下关联规则表示：computer ⇒financial_management_software[support=2%,confidence=60%]上面关联规则的支持度2%意味分析中的全部事务的2%同时购买计算机和购买财务管理软件，置信度60%以为购买计算机的顾客60%也购买财务管理软件。
关联规则模型
关联规则模型摘要：1.关联规则模型的定义2.关联规则模型的应用3.关联规则模型的优缺点4.关联规则模型的案例分析正文：一、关联规则模型的定义关联规则模型（Association Rule Model）是一种挖掘数据集中项集之间关联关系的方法，通过寻找数据集中频繁出现的项集，从而发现数据集中各项之间的关联关系。
这种模型主要用于数据挖掘、知识发现和数据分析等领域。
二、关联规则模型的应用1.市场营销：通过分析顾客购物篮中的商品组合，发现顾客的购买习惯，从而制定有效的营销策略。
2.医疗领域：分析患者的病历数据，发现疾病之间的关联关系，为疾病诊断和治疗提供参考。
3.金融领域：分析客户的消费行为，发现潜在的金融产品需求，为客户提供个性化的金融服务。
三、关联规则模型的优缺点1.优点：（1）能够发现数据集中隐藏的关联关系，有助于挖掘潜在的知识。
（2）可以处理大规模数据集，具有较高的计算效率。
（3）具有较好的可扩展性，可以应用于各种类型的数据集。
2.缺点：（1）计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。
（2）关联规则模型只能发现已知的关联关系，无法发现未知的关联关系。
四、关联规则模型的案例分析1.超市购物篮分析：通过分析超市顾客的购物篮数据，发现顾客购买商品的关联关系。
例如，发现购买牛奶的顾客通常也会购买面包，那么可以将牛奶和面包摆放在一起，提高销售额。
2.疾病关联分析：通过对患者病历数据的分析，发现疾病之间的关联关系。
例如，发现患有心脏病的患者往往也患有高血压，那么医生在诊断和治疗心脏病患者时，应关注患者的高血压状况。
总结：关联规则模型是一种有效的数据挖掘方法，通过发现数据集中的关联关系，可以为各行各业提供有益的知识。
关联规则的名词解释
关联规则的名词解释关联规则是数据挖掘领域中一种重要的数据分析方法，被广泛应用于市场营销、推荐系统、生物信息学等多个领域。
它主要用来发现数据集中的特定项之间的关联关系，帮助人们了解和预测数据中的潜在模式和规律。
一、关联规则的定义在关联规则中，数据集被表示为一个包含多个项的集合，每个项有唯一的标识符。
关联规则则表示为一个条件和一个结果的逻辑表达式，表示条件项与结果项之间的关联关系。
例如，一个关联规则可以表示为：{洗发水，牙膏} -> {沐浴露}，其中条件项 {洗发水，牙膏} 表示在购买了洗发水和牙膏的情况下，结果项 {沐浴露} 也会被购买。
关联规则还有两个常用的度量指标，分别是支持度和置信度。
支持度表示规则在整个数据集中出现的频率，置信度则表示条件项出现时结果项同时出现的概率。
通过这两个指标，可以筛选出具有较高支持度和置信度的关联规则，从而得到更有价值的关联关系。
二、关联规则的挖掘方法关联规则的挖掘方法主要包括两个步骤：候选集生成和规则选择。
1. 候选集生成候选集生成即从原始数据集中生成所有可能的候选规则。
在这一步骤中，算法会通过扫描数据集来识别频繁项集，即在数据中频繁出现的项集。
频繁项集是指支持度大于等于预设阈值的项集。
通过找到频繁项集，可以减少候选集的数量，提高挖掘效率。
2. 规则选择规则选择是在候选集中挑选出具有较高置信度的规则。
这一步骤的核心目标是在所有可能的规则中筛选出有意义且能够适应实际需求的规则。
常用的筛选方法包括设置最小支持度和置信度的阈值，以及优化算法的设计，如Apriori算法和FP-Growth算法等。
三、关联规则的应用领域关联规则作为一种有效的数据分析工具，在市场营销、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
1. 市场营销关联规则在市场营销中被用于分析顾客购买行为和产品关联性。
通过挖掘规则，可以了解顾客购买的偏好、产品之间的关系以及销售策略的优化。
例如，超市可以通过关联规则分析发现购买尿布的顾客会购买啤酒，从而将尿布和啤酒放置在一起，提高销售额。
关联规则的典型应用
关联规则的典型应用关联规则（AssociationRules）是数据挖掘中常用的一种分析模型，用于发现事务数据库中的频繁项集和关联规则。
它可以帮助我们揭示数据之间的关联关系，并提供有用的业务洞察。
1.超市购物篮分析：在超市购物篮分析中，关联规则可以帮助超市了解顾客购买行为和消费偏好，从而做出相应的市场营销策略。
例如，如果某个超市发现顾客经常购买牛奶和面包的组合，可以将它们放置在相邻的货架上，以促进顾客的购买。
2.电子商务推荐系统：关联规则可以用于电子商务平台的推荐系统，通过分析顾客的购买历史，找出频繁购买的商品组合，然后为顾客推荐相关的商品。
例如，如果一个顾客经常购买手机和手机配件，推荐系统可以向其推荐其他的手机品牌或者手机配件。
3.电影推荐系统：在电影推荐系统中，可以使用关联规则来分析用户的观影历史，找出经常一起观看的电影组合，从而为用户推荐相关的电影。
例如，如果一个用户经常观看科幻电影和超级英雄电影，推荐系统可以向其推荐其他的科幻电影或者超级英雄电影。
4.交通流量优化：在城市交通流量优化中，可以使用关联规则来分析交通数据，找出不同道路之间的关联关系。
例如，如果发现某个时间段内某条道路的流量增加，与之相邻的道路的流量也会增加，交通管理部门可以通过调整信号灯时间等方式来优化交通流量。
5.客户关系管理：在客户关系管理中，关联规则可以帮助企业发现不同产品之间的关联关系，从而为客户提供个性化的服务。
例如，如果发现某个客户购买了某个产品，很可能会对其他相关产品有兴趣，企业可以向该客户推荐相关产品或提供相关的促销活动。
以上是关联规则的一些典型应用场景，通过挖掘数据之间的关联，可以帮助企业做出更加精准的决策，提升业务效益。
频繁项集与关联规则
频繁项集与关联规则
摘要：
一、频繁项集的定义与性质
1.频繁项集的概念
2.频繁项集的性质
3.频繁项集的计算方法
二、关联规则的定义与分类
1.关联规则的概念
2.关联规则的分类
3.关联规则的应用场景
三、关联规则挖掘算法
1.Apriori算法
2.Eclat算法
3.FP-growth算法
正文：
一、频繁项集的定义与性质
频繁项集是关联规则挖掘中的一个重要概念，它表示在数据集中出现频率较高的项的集合。
频繁项集有三个重要的性质：幂等性、无序性和传递性。
计算频繁项集的方法有多种，如基于频数的算法、基于排序的算法和基于哈希的算法等。
二、关联规则的定义与分类
关联规则是指在数据集中，两个或多个项之间存在的关联关系。
关联规则可以分为简单关联规则、时序关联规则和多维关联规则等。
关联规则广泛应用于购物篮分析、网络流量分析和医疗数据分析等领域。
三、关联规则挖掘算法
关联规则挖掘算法是挖掘关联规则的方法，常见的算法有Apriori算法、Eclat算法和FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的算法，它通过迭代计算来寻找所有频繁项集和关联规则。
Eclat算法是一种基于树结构的算法，它通过构建树结构来计算频繁项集和关联规则。
FP-growth算法是一种基于前缀的算法，它通过存储和计算前缀树来快速找到频繁项集和关联规则。
在实际应用中，关联规则挖掘算法可以帮助企业分析客户购买行为，发现潜在的销售机会，提高销售额；也可以帮助医生发现患者的疾病规律，提高医疗水平。
关联规则算法过程
关联规则算法过程关联规则算法，又称为关联分析算法，是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中项目之间的关联关系。
这些关联关系可以用于预测未来事件，或者用于制定更好的商业策略。
一、算法介绍关联规则算法的目的是发现数据集中项目之间的关系，这种关系可以用频繁项集来表示。
频繁项集是一个包含频繁项的项集，频繁项是在数据集中出现频率较高的项。
关联规则算法的基本思想是：在数据集中找出频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。
关联规则是由一个前项和一个后项组成，前项和后项都是频繁项集。
关联规则的意义是：如果一个事物包含前项，则它也很可能包含后项。
关联规则可以用以下形式表示：前项→ 后项。
二、算法流程关联规则算法的流程如下：1. 扫描数据集，计算每个项的出现频率。
2. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的项。
3. 构造长度为2的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
4. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
5. 根据长度为2的频繁项集，构造长度为3的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
6. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
7. 根据长度为3的频繁项集，构造长度为4的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
8. 重复上述步骤，直到不能生成更长的候选集为止。
9. 根据频繁项集生成关联规则。
10. 用关联规则进行预测或制定商业策略。
三、算法优化关联规则算法的时间复杂度很高，因为它需要在数据集中生成大量的候选集。
为了提高算法的效率，可以采用以下优化方法：1. 压缩数据集：对于出现频率较低的项，可以将它们从数据集中删除，从而减少候选集的数量。
2. 停止生长：当生成的候选集中有一个子集不是频繁项集时，就可以停止生成更长的候选集了。
3. 剪枝：当一个候选集的所有子集都是频繁项集时，它自己也是频繁项集，可以将它加入频繁项集中。
Weka系统中的关联规则
依步骤3，得第三区间最低值1439.6和第四区间最低值1352.8。
每个区间的最低值为下一区间的最高值。
这样就可以分为[1700,1613.2)，[1613.2,1526.4)， [1526.4,1439.6)，[1439.6,1352.8)，[1352.8,1266]。
共20条规则。其中前3条与Apriori的 所挖出来的3条规则类似。可以看出， PredictiveApriori按acc数值的大小 几乎将所有规则都挖出来。规则虽
然很多，但并没有指出期货市场与 现货市场的关联关系。
使用Terius进行挖掘
·使用Terius进行挖掘
得出的规则
1. /* 0.340260 0.000000 */ Future = LF ==> Current = LC
WEKA数据挖掘平台上的关联规则挖掘算法有 三种，分别是Байду номын сангаасpriori、PredictiveApriori和 Terius，这三个算法均不支持数值型数据。事 实上，绝大部分的关联规则算法均不支持数值 型。所以必须将数据进行处理，将数据按区段 进行划分，进行离散化分箱处理。
小麦期货市场和现货市场的价格数据
Procedure apriori_gen(Lk-1,min_sup) (1) for each l1∈Lk-1 (2) for each l2∈Lk-1 (3) if(l1[1]= l2[1])∧…∧(l1[k-2]= l2[k-2])∧(l1[k-1]= l2[k-1]) { (4) c= l1 join l2; //将两个项集连接到一起 (5) if has _ infrequent _ itemset (c, Lk-1) (6) delete c; //除去不可能产生频繁项集的候选 (7) else Ck=Ck {c}; (8) } (9) Return Ck;
关联规则箭头读法
关联规则箭头读法
摘要：
1.关联规则简介
2.关联规则的箭头读法
3.箭头读法的实际应用
4.总结
正文：
关联规则是数据挖掘领域中一种用于寻找数据集中各项之间潜在关系的算法，广泛应用于购物篮分析、搜索引擎推荐系统等场景。
关联规则的表示方法通常采用Apriori算法，其中箭头读法是一种通俗易懂的解读方式。
1.关联规则简介
关联规则挖掘是一种寻找数据集中各项之间潜在关系的数据挖掘方法。
它通过分析数据集中事务的频繁项集和关联规则，挖掘出数据集中各项之间的关联关系，从而为实际问题提供有价值的决策依据。
2.关联规则的箭头读法
箭头读法是一种简单直观的关联规则表示方法。
它通过箭头（→）表示两个项之间的关联关系，箭头指向支持度较高的项。
例如，如果一个购物篮中同时出现牛奶和面包，那么箭头就可以表示为“牛奶→面包”，表示牛奶和面包之间存在关联关系。
3.箭头读法的实际应用
箭头读法在实际应用中非常方便，特别是在购物篮分析和搜索引擎推荐系
统中。
通过分析用户的历史行为数据，挖掘出用户可能感兴趣的商品或信息，从而实现个性化推荐。
例如，在购物篮分析中，可以根据用户购买牛奶的历史记录，推荐用户购买面包；在搜索引擎推荐系统中，可以根据用户搜索某个关键词的历史记录，推荐与该关键词相关的热门信息。
4.总结
关联规则箭头读法是一种简单直观的数据挖掘结果表示方法，广泛应用于购物篮分析和搜索引擎推荐系统等场景。
关联规则概念
关联规则概念
关联规则是一种在大型数据集中寻找有趣关系的方法，它可以用来发现数据集中的关联模式。
关联规则通常用于市场篮子分析、推荐系统、数据挖掘等领域。
关联规则可以分为两类：前向关联规则和后向关联规则。
前向关联规则是指从数据集中的一个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，从而发现数据集中的关联模式。
后向关联规则则是从数据集中的某个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，同样也是为了发现数据集中的关联模式。
关联规则的基本思想是，如果一个物品的购买与另一个物品的购买同时发生，那么这两个物品之间就存在关联。
因此，关联规则可以用来发现物品之间的关联关系，进而发现购买模式和购买趋势，从而为商家提供有价值的信息。
关联规则可以通过频繁项集和关联规则挖掘算法来实现。
频繁项集是指在数据集中同时出现的一组物品，而关联规则挖掘算法则是通过对频繁项集进行分析和挖掘，发现其中的关联规则。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法、Eclat算法等。
关联规则名词解释
关联规则名词解释关联规则(relationship rule)是统计推断中常用的一种统计推断方法。
其特点是：第一，如果数据中出现某种信息，那么其后的每一个数据对都可以根据这种信息而预测;第二，从逻辑上讲，它要求对数据中的每个观察值都作出假设;第三，如果第一个假设为真，则第二个也必然为真。
关联规则的基本原理是，如果两个或多个变量之间存在着因果关系，则他们之间一定有一种被称为“关联”的共同因素。
因此，对某种特征的数据进行适当的选择与合理的分析，我们就能够由一些有关联的变量来推论其他具有相同特征的数据。
关联规则是用于检验和评估有关联的数据集中是否存在某种变量或函数关系，从而达到提高统计推断准确性和可靠性的目的。
所谓关联性，是指两个变量之间存在一定的相关关系。
这种相关关系可以表现为两个变量之间的正向关系、反向关系和无关关系等三种情况。
例如，检验两个变量是否相关，可以通过分别计算这两个变量的平均值是否相等，正负号有没有抵消，以及相关系数的大小来判断。
如果一个变量的变化会引起另一个变量的变化，即一个变量的变化是另一个变量的原因，则两者之间存在着因果关系。
如果我们知道了一个变量是另一个变量的原因，那么，只要测试另一个变量的数值，就可以知道哪一个变量是其原因了。
如果一个变量是另一个变量的结果，则两者之间存在着相关关系。
如果我们知道了一个变量是另一个变量的结果，那么，只要测试其中任何一个变量，便可以知道哪一个变量是其结果了。
总之，只要知道了两个变量之间是什么关系，那么我们就可以推出它们的其他关系。
我们可以把一个变量的变化看作导致另一个变量变化的原因，这样，通过测试这两个变量，就可以找到原因。
检验和评价两个变量是否相关的统计方法有很多，但最常见的是利用平均值相等，正负号抵消，相关系数为零等来判断两个变量是否相关。
关联规则主要应用于回归分析中。
统计上研究某种关联规律的目的就是为了探索、揭示各种因素(自变量)对因变量(x)的影响程度，并根据因变量x对各种自变量的影响情况(即误差平方和)来预测因变量y(即预测值)的取值范围。
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。
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代，随着数据规模的不断增加，数据挖掘技术越来越受到重视。
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据，发现其中的规律和模式，并据此做出合理的决策。
在数据挖掘中，关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术，本文将对它们进行详细介绍。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据中的关联关系。
关联规则通常用来描述数据之间的相关性，并找出一些隐藏的规律和关系。
它可以被应用于很多领域，例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。
一个典型的关联规则可以表示为“A→B”，意思是当事件A发生时，事件B也会发生。
其中A和B可以是单个项或者项集。
1.找出频繁项集在关联规则挖掘中，首先需要找出频繁项集。
频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。
找出频繁项集有多种算法，其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。
而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
2.计算关联规则在找出频繁项集之后，接下来需要计算关联规则。
计算关联规则的方法通常有两种，一种是基于支持度和置信度的方法，另一种是基于卡方检验的方法。
支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指如果项集A出现，则项集B也出现的概率。
通过对支持度和置信度的限定，可以筛选出符合要求的关联规则。
3.应用关联规则找出关联规则之后，可以将其应用于实际业务中。
例如在市场营销中，可以根据关联规则来设计促销活动；在医疗诊断中，可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。
因此，关联规则在实际应用中具有广泛的价值。
二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术，它用来找出在数据集中频繁出现的项集。
《关联规则七章》PPT课件_OK
❖ 7.1 关联规则 ❖ 7.2 关联规则的挖掘方法 ❖ 7.3 算法与讨论 ❖ 7.4 Apriori算法（操作实例）
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7.1 关联规则-引言
❖ 关联：是两个或多个变量取值之间存在的一类重要的 可被发现的某种规律性
❖ 关联可分为简单关联、时序关联、因果关联
❖ 关联分析：目的是寻找给定数据记录集中数据项之间 隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度
❖ 多层关联规则：
变量涉及不同抽象层次的项或属性。 如：age(X,“30…39”) → buys(X, “laptop computer”)；
age(X,“30…39”) → buys(X, “computer”) 顾客X购买的商品涉及不同抽象层次（“computer” 比
“laptop computer”抽象层次更高）
❖ 关联规则：是关联分析的常见结果，用于寻找在同一 个事件中出现的不同项的相关性
关联规则发现的主要对象是交易型数据库；
关联规则是描述在一个交易中物品之间同时出现的
规律的知识模式，更确切的说，关联规则是通过量
化的数字描述物品A的出现对物品B的出现有多大
的影响
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7.1 关联规则-例子
购物篮分析－引发关联规则挖掘的例子
4
7.1 关联规则-概念-2
❖ 关联规则的支持度和可信度 支持度是重要性的度量；可信度是准确度的度量
❖ 规则 A→B具有支持度S，表示S是D中事务包含AUB的 百分比，即联合概率P(AUB)，也可以表示为： support(A→B)= P(AUB) = (包含A和B的事务数 / 事务总 数)×100%
P(B|A)/P(B)
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7.1 关联规则-概念-小结
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在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。
关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。
关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。
现实中，这样的例子很多。
例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。
这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。
这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。
比如人寿保险，一份保单就是一个事务。
保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。
保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。
这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。
通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。
在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。
可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。
W 中的每个事务T 是一组物品，T R。
假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。
关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I，且A ∩B= 。
一般用四个参数来描述一个关联规则的属性：1 ．可信度（Confidence）设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联规则A→B 的可信度。
简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。
如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。
2 ．支持度(Support)设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。
支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。
如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。
3 ．期望可信度(Expected confidence)设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。
期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。
如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的关联规则的期望可信度就是20 ％。
4 ．作用度(Lift)作用度是可信度与期望可信度的比值。
作用度描述物品集A 的出现对物品集B 的出现有多大的影响。
因为物品集B 在所有事务中出现的概率是期望可信度；而物品集B 在有物品集A 出现的事务中出现的概率是可信度，通过可信度对期望可信度的比值反映了在加入“物品集A 出现”的这个条件后，物品集B 的出现概率发生了多大的变化。
在上例中作用度就是70 ％/20 ％=3.5。
可信度是对关联规则的准确度的衡量，支持度是对关联规则重要性的衡量。
支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。
有些关联规则可信度虽然很高，但支持度却很低，说明该关联规则实用的机会很小，因此也不重要。
期望可信度描述了在没有物品集A 的作用下，物品集B 本身的支持度；作用度描述了物品集A 对物品集B 的影响力的大小。
作用度越大，说明物品集B 受物品集A 的影响越大。
一般情况，有用的关联规则的作用度都应该大于1，只有关联规则的可信度大于期望可信度，才说明A 的出现对B 的出现有促进作用，也说明了它们之间某种程度的相关性，如果作用度不大于1，则此关联规则也就没有意义了。
二、关联规则的挖掘在关联规则的四个属性中，支持度和可信度能够比较直接形容关联规则的性质。
从关联规则定义可以看出，任意给出事务中的两个物品集，它们之间都存在关联规则，只不过属性值有所不同。
如果不考虑关联规则的支持度和可信度，那么在事务数据库中可以发现无穷多的关联规则。
事实上，人们一般只对满足一定的支持度和可信度的关联规则感兴趣。
因此，为了发现有意义的关联规则，需要给定两个阈值：最小支持度和最小可信度，前者规定了关联规则必须满足的最小支持度；后者规定了关联规则必须满足的最小可信度。
一般称满足一定要求的（如较大的支持度和可信度）的规则为强规则（Strong rules）。
在关联规则的挖掘中要注意以下几点：1、充分理解数据。
2、目标明确。
3、数据准备工作要做好。
能否做好数据准备又取决于前两点。
数据准备将直接影响到问题的复杂度及目标的实现。
4、选取恰当的最小支持度和最小可信度。
这依赖于用户对目标的估计，如果取值过小，那么会发现大量无用的规则，不但影响执行效率、浪费系统资源，而且可能把目标埋没；如果取值过大，则又有可能找不到规则，与知识失之交臂。
5、很好地理解关联规则。
数据挖掘工具能够发现满足条件的关联规则，但它不能判定关联规则的实际意义。
对关联规则的理解需要熟悉业务背景，丰富的业务经验对数据有足够的理解。
在发现的关联规则中，可能有两个主观上认为没有多大关系的物品，它们的关联规则支持度和可信度却很高，需要根据业务知识、经验，从各个角度判断这是一个偶然现象或有其内在的合理性；反之，可能有主观上认为关系密切的物品，结果却显示它们之间相关性不强。
只有很好的理解关联规则，才能去其糟粕，取其精华，充分发挥关联规则的价值。
发现关联规则要经过以下三个步骤：1、连接数据，作数据准备；2、给定最小支持度和最小可信度，利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；3、可视化显示、理解、评估关联规则。
三、关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。
一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。
算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。
从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。
如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
四、关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。
例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。
例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。
换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。
例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。
5. 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。