数据挖掘中的关联规则2
关联规则在数据挖掘中的应用
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目录
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CONTENTS
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引言 关联规则的定义 关联规则的挖掘过程 关联规则在数据挖掘中的应用
结论
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引言
引言
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要 用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购
物篮分析中经常一起购买的商品组合
关联规则可以揭示数据集中变量之间的潜在关 联，从而帮助企业更好地理解客户需求、优化
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结论
结论
关联规则在数据挖掘中 具有广泛的应用前景， 可以帮助企业更好地理 解客户需求、优化产品 组合、提高销售策略等
然而，关联规则挖掘也 存在一些挑战，如处理 大规模数据、处理高维 数据等
未来，随着技术的不断 发展，相信关联规则挖 掘将会在更多领域发挥 重要作用
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谢谢观看
XXXXX
XXXXXX XXXXX
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关联规则的挖掘过 程
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程 通常包括以下步骤
关联规则的挖掘过程
数据准备
首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等， 以便为后续的关联规则挖掘提供合适的数据格式和结构
关联规则生成
基于频繁项集，可以生成关联规则。这些规则可以表示为“如 果购买商品A，则购买商品B”的形式
商品或服务
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金融欺诈检测
在金融领域，关联规 则可以用于检测欺诈 行为。通过对客户的 交易记录进行分析， 可以发现异常的交易 组合或模式，从而及
时发现欺诈行为
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医疗诊断
在医疗领域，关联规 则可以用于辅助诊断。 通过对患者的症状和 病史进行分析，可以 发现疾病之间的关联 关系，从而为医生提
数据挖掘中的关联规则挖掘常见问题解答
数据挖掘中的关联规则挖掘常见问题解答数据挖掘是一项涵盖多个领域的技术，其中关联规则挖掘是其中的一种重要技术方法。
关联规则挖掘可以帮助我们发现数据中的潜在关联性，从而揭示出隐藏在数据背后的有用信息。
然而，在进行关联规则挖掘的过程中，常常会出现一些问题和困惑。
在下面的文章中，我将回答一些关于数据挖掘中关联规则挖掘的常见问题。
问题1：什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种发现数据中有趣关联关系的技术。
在关联规则挖掘中，我们根据数据集中事务项的出现频率和相关性，发现项目之间的关联规则。
例如，在购物篮分析中，我们可以通过挖掘顾客在购物篮中同时购买的商品来发现它们之间的关联规则。
关联规则通常采用类似于“如果A出现，则B也会出现”的形式表示。
问题2：关联规则挖掘的应用领域有哪些？关联规则挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在市场营销中，关联规则挖掘可以帮助企业了解顾客的购买习惯和偏好，从而制定个性化的推荐策略。
在医疗领域，关联规则挖掘可以发现不同症状之间的关联关系，辅助医生进行疾病诊断。
在交通领域，关联规则挖掘可以帮助城市规划者优化交通路线，减少拥堵情况。
此外，关联规则挖掘还可以应用在网络安全、社交网络分析等领域。
问题3：关联规则挖掘的主要算法有哪些？关联规则挖掘的主要算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于候选项的经典算法，在挖掘关联规则时生成候选项集，并通过逐层计算每个项集的支持度来筛选频繁项集。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的高效算法，通过构建频繁模式树并利用其特殊性质来挖掘频繁项集。
这两种算法都有其优劣势，具体选择哪种算法取决于数据集的特点和需求。
问题4：关联规则挖掘的评价指标有哪些？在关联规则挖掘中，评价挖掘结果的指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度指标衡量了关联规则在数据集中出现的频率，支持度越高表示规则出现越频繁。
置信度指标衡量了关联规则的可信程度，即当前规则的先决条件出现时，结论项也出现的概率。
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。
数据挖掘中的关联规则分析
数据挖掘中的关联规则分析数据挖掘是一种可用于科学、企业和社会等各个领域的分析工具，它可以帮助人们从大量数据中发现隐藏的模式和关联，进而提供预测和决策支持。
在数据挖掘中，关联规则分析是一种基本的技术手段，它可以帮助人们从数据中发现物品之间的相关性，进而为商业决策和市场营销提供支持。
本文将深入探讨数据挖掘中的关联规则分析技术，并介绍其在实际应用中的作用和优势。
一、什么是关联规则分析关联规则分析是一种从数据集合中挖掘出项之间相关性的方法。
在关联规则分析中，项是指数据集合中的元素，如商品、服务、用户等。
关联规则指的是一种表达式，描述了项之间的相互依赖关系。
例如，“购买牛奶->购买面包”，“购买啤酒->购买尿布”都是关联规则。
其中，->表示两个项之间的关系，如购买牛奶导致了购买面包。
在关联规则中，支持度和置信度是两个基本概念。
支持度指的是特定规则出现的频率，而置信度则指的是规则中推断项的可靠程度。
通过设定规则的支持度和置信度，可以将数据集合中的项划分为不同的组别，进而提供商业决策和市场营销的支持。
二、关联规则分析的应用场景关联规则分析可以用于各种领域，如商业、制造业、医疗保健、政府和社会等。
在商业领域中，关联规则分析被广泛应用于市场营销和推荐系统。
例如，在一个日用品店中，通过关联规则分析，店主可以了解到哪些商品之间存在关联性，进而安排这些商品的展示位置，以吸引消费者的注意力。
同时，店主也可以根据这些关联规则来制定折扣和促销活动，吸引更多的消费者。
在制造业中，关联规则分析可以帮助生产制造者更好地理解其生产线中物资之间的依赖关系，进而提高生产效率。
例如，在汽车制造工厂中，通过关联规则分析，制造者可以发现哪些零部件之间存在相关性，并根据这些相关性来规划零部件的库存和生产数量，以提高整个工厂的生产效率。
在医疗保健领域，关联规则分析可以用于疾病和药物的推荐。
例如，在一家医院中，通过关联规则分析，医生可以了解到哪些疾病之间存在相关性，进而推荐更有效的药物治疗方案，提高患者的治疗效果。
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
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19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
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C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
19:40
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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”。 1.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“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
《数据挖掘导论》第2章 基本数据挖掘技术(2)——关联规则
清华大学出版社
Apriori算法在冰山查询中的应用
• 通过某属性或属性集计算聚集函数，找 出某个大于阈值的聚集值，通常，聚集 结果的数目非常小（冰山一角），而数 据本身非常大（冰山）。
2019年12月3日星期二
第40页，共15页
清华大学出版社
新例8.7 Sales(cust_ID,item_ID,qty)
• 关联关系以一组特殊的规则形式出现——关联规则（Association Rules）
2019年12月3日星期二
第2页，共15页
2.2.1 关联规则概述
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• 一般表现为蕴涵式规则形式：X→Y。
• 其中——
– X和Y分别称为关联规则的前提或先导条件（Antecedent）和 结果或后继（Consequent）。
2019年12月3日星期二
第29页，共15页
步骤
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（5）以生成的条目集为基础创建关联规则。 • 首先设置置信度阈值为80%； • 然后从双项和三项条目集表中生成关联规则； • 最后，所有不满足置信度阈值的规则将被删除。 • 以双项条目集中的第一条条目生成的两条规则——
– IF Book =1 THEN Earphone = 1 （置信度：4/5 = 80%，保留） – IF Earphone = 1 THEN Book =1（置信度：4/7 = 57.1%，删除）
第20页，共15页
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2019年12月3日星期二
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2019年12月3日星期二
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知识点归纳 数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测
知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测数据挖掘是一门涉及大数据分析和处理的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
关联规则挖掘和异常检测是数据挖掘中的两个重要任务。
本文将对这两个知识点进行归纳和讨论。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的相关性。
在关联规则挖掘中，项集是一个或多个项目的集合。
关联规则则是指在一个项集中出现的某个项目，能够关联到另一个项集中的其他项目。
关联规则挖掘的典型应用包括超市购物篮分析、推荐系统和生物信息学等。
它不仅可以帮助企业了解产品之间的关联性，还可以为用户提供个性化的推荐服务。
关联规则挖掘的常用算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的经典算法。
它通过迭代发现频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的算法，它通过构建一棵FP树来加速频繁项集的发现过程。
二、异常检测异常检测是指在数据集中寻找与其他样本不同的异常样本。
在异常检测中，异常样本通常被认为是不符合预期或规范的数据点，它们具有与其他样本不同的统计特性。
异常检测在许多领域中都有广泛的应用，如欺诈检测、网络入侵检测和工业生产中的故障检测等。
通过及时发现和处理异常，可以提高系统的安全性和可靠性。
异常检测的常用算法有基于统计方法的Z-Score算法、基于距离的KNN算法和基于聚类的LOF算法等。
Z-Score算法通过计算数据点与其均值之间的差异来判断是否为异常值。
KNN算法通过计算数据点与其最近邻之间的距离来确定是否为异常值。
LOF算法则通过计算数据点与其周围邻域之间的密度差异来判断是否为异常值。
三、关联规则挖掘与异常检测的联系尽管关联规则挖掘和异常检测是两个独立的任务，但它们在某些应用场景中可以相互协作。
首先，在关联规则挖掘中，异常样本可能作为离群项出现。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有用信息的过程。
将数据挖掘应用于商业领域，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在客户，提高销售业绩。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个重要方法，它可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
什么是关联规则挖掘？在数据挖掘中，关联规则挖掘是指通过挖掘数据集中的关联规则，从而发现数据集中的频繁项集之间的关联关系。
举个例子，在超市购物场景中，如果我们发现顾客购买了尿布，并伴随着啤酒的购买，那么我们就可以发现尿布和啤酒之间存在关联规则。
这个规则的意义就在于，我们一旦发现顾客购买了尿布，就有可能会购买啤酒，因此我们可以在超市中增加这两种商品的陈列位置，以提高销量。
如何进行关联规则挖掘？关联规则挖掘的过程如下：1.确定数据集和支持度阈值关联规则挖掘需要一个数据集，并且需要指定一个最小支持度阈值。
支持度是指所有包含该项集的事务数除以总事务数，即$supp(X) = \frac{count(X)}{|D|}$其中，X指数据集中的一个项集，count(X)指包含该项集的事务数，D指整个数据集。
2.寻找频繁项集频繁项集是指在数据集中出现次数超过最小支持度阈值的项集，即$\{X | supp(X) \geq minsupp\}$3.生成关联规则根据频繁项集生成关联规则，关联规则的形式为$X \rightarrow Y$其中，X和Y是项集，表示在购买X的情况下，也会购买Y。
关联规则的质量可以通过支持度和置信度来衡量。
4.衡量关联规则的质量关联规则的置信度是指在购买X的情况下，也购买了Y的概率，即$conf(X \rightarrow Y) = \frac{supp(X \cup Y)}{supp(X)}$其中，conf代表置信度，X和Y是项集，supp(X∪Y)代表同时包含X和Y的事务数，supp(X)代表X的支持度。
同时，也可以通过提升度来衡量规则的质量。
提升度是指在购买X的情况下，购买Y的概率是在没有购买X的情况下购买Y的概率的多少倍，即$lift(X \rightarrow Y) = \frac{conf(X \rightarrow Y)}{supp(Y)}$关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘可以被广泛应用于各种业务场景中，例如：1.零售业在零售业场景中，关联规则挖掘可以帮助零售商发现顾客之间的购买模式和趋势，从而提高销售额和客户忠诚度。
数据挖掘——第三章关联规则挖掘(2)
因此，从C3中删除{ I1, I2, I4}、{ I1, I3, I4}、{ I1, I3, I5}、 { I2, I3, I4}得：
可以改写如下所示的关联规则：
buys(X,”computer”)
buys(X,”antivirus_software”)
例5-2：闭的和极大的频繁项集。
假定事务数据库只有两个事务： { a1,a2, … ,a100 };{a1,a2, … ,a50}
最小支持度计数阀值min_sup=1。我们发现两个闭频繁项集和 他们的支持度,即C={{ a1,a2, … ,a100 }:1;{a1,a2, … ,a50}:2} 只有一个极大频繁项集：M={{ a1,a2, … ,a100 }:1}
集是不是频繁项集！
return Ck;
}
Prodedure has_infrequent_subset (c:candidate k-itemset;Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) { //从第k项侯选项集Ck中，看它的(k-1)项子集是不是
第(k-1)项频繁项集中的项；
5.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现频繁 项集；
5.2.2由频繁项集产生关联规则； 5.2.3提高Apriori算法的效率； 5.2.4不侯选产生挖掘频繁项集； 5.2.5使用垂直数据格式挖掘频繁项集；
1.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现 频繁项集
1.Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法在数据挖掘领域，关联规则算法被广泛应用于挖掘数据集中的关联模式和规律。
关联规则算法能够帮助我们发现数据集中的各种关联性，从而为决策制定和市场营销等领域提供重要参考。
一、概述关联规则算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过发现数据集中的频繁项集和相关规则来挖掘数据中的关联性。
其主要目标是找出数据项之间的相关关系，从而帮助人们了解数据集的特征和规律。
关联规则算法主要采用两个评估指标来衡量关联规则的质量，即支持度和置信度。
二、Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，通过逐层扫描事务数据库并利用候选集生成的方法，快速找出频繁项集。
Apriori算法的核心思想是通过剪枝策略来降低计算复杂度，从而提高算法的效率。
三、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于FP树的关联规则挖掘算法。
与Apriori算法相比，FP-growth算法在构建频繁项集时不需要生成候选集。
它首先构建一棵FP树，然后利用该树的特殊结构来高效地挖掘频繁项集。
FP-growth算法具有较高的效率，并且能够处理大规模数据集。
四、关联规则的评估除了找出频繁项集外，关联规则算法还需要对挖掘得到的规则进行评估，以筛选出具有实际意义的关联规则。
常用的评估指标包括支持度、置信度、提升度、兴趣度等。
这些指标可以帮助我们判断关联规则的重要性和可靠性，并作为决策制定的依据。
五、应用领域关联规则算法在很多领域都有着广泛的应用。
在市场营销中，我们可以通过关联规则算法分析顾客的购买行为，从而提高产品销售和推荐服务的效果。
在医疗领域，关联规则算法可以帮助医生诊断疾病和预测患者的风险等。
此外，关联规则算法还可以应用于网络推荐、网络安全、社交网络分析等方面。
六、未来发展趋势随着大数据时代的到来，关联规则算法也面临着一些挑战和机遇。
未来的发展趋势主要集中在提高算法的效率和准确性方面。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法数据挖掘是通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关系和规律的过程。
而关联规则挖掘算法就是其中的一种重要方法，它帮助我们发现数据集中的频繁项集和关联规则。
一、关联规则挖掘算法简介关联规则挖掘算法是指在事务型数据中挖掘频繁项集和关联规则的方法。
频繁项集指的是在一组数据事务中频繁出现的项集，而关联规则则是指形如{A}→{B}的规则，其中A和B为项集。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
二、Apriori算法Apriori算法是最早被提出和广泛应用的关联规则挖掘算法之一。
它基于频繁项集的性质，使用候选集和剪枝策略来逐步生成频繁项集。
1. 候选集生成Apriori算法的第一步是生成候选集，即通过扫描数据集来获取初始的候选项集C1。
然后根据C1生成候选项集C2，再根据C2生成C3，以此类推，直到生成不再增长的候选集。
2. 剪枝策略在生成候选集的过程中，Apriori算法采用了一种称为“Apriori性质”的剪枝策略，即如果一个项集不是频繁的，那么它的超集也不是频繁的。
这样可以减少不必要的计算。
3. 频繁项集生成通过候选集生成步骤得到的候选集，通过扫描数据集来计算支持度，并筛选出频繁项集，即满足最小支持度阈值的项集。
4. 关联规则生成根据频繁项集，生成关联规则。
对于每个频繁项集，可以根据置信度阈值来筛选出满足条件的关联规则。
三、FP-growth算法FP-growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效算法。
它通过构建一种称为FP树的数据结构，显著减少了候选项集的生成和扫描数据集的次数。
1. 构建FP树FP-growth算法首先通过扫描数据集构建FP树。
FP树是一种前缀树，它通过链接相似的项集，将频繁项集的信息压缩到了树中。
2. 构建条件模式基通过FP树，可以获取每个项集的条件模式基。
条件模式基是指以某个项集为后缀的路径集合。
3. 递归挖掘频繁项集利用条件模式基，可以递归地挖掘频繁项集。
数据挖掘中的关联规则与分类算法
数据挖掘中的关联规则与分类算法在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，对海量数据的处理成为了一项重要的任务。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决大数据分析和应用的重要手段之一。
而在数据挖掘的领域中，关联规则与分类算法是两个常用且核心的技术。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中用于发现不同变量之间关联关系的方法。
其核心思想是通过挖掘数据集中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
关联规则通常由两个部分组成：前项和后项。
例如，在超市购物数据中，一条关联规则可以表示为“牛奶→面包”，其中“牛奶”为前项，而“面包”为后项。
关联规则的发现对于销售策略的制定具有重要意义。
根据关联规则的挖掘结果，超市可以制定相关的促销措施，比如在购买牛奶的同时推荐购买面包。
关联规则的挖掘需要通过计算支持度和置信度来确定其有效性。
支持度表示几个项同时出现的概率，而置信度则表示包含前项的项集中同时包含后项的概率。
通过设定支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定关联性的规则。
二、分类算法分类算法是数据挖掘中用于根据已知类别的样本数据来构建分类模型的方法。
分类模型可以根据样本的特征向量来判断其所属类别。
分类算法通过将样本数据划分到不同的类别中，从而实现对未知样本的分类预测。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种通过根据样本的特征来进行判断的树状结构。
它根据样本数据的属性值创建一系列判定条件，通过不断划分样本空间，最终得到一个判定类别的模型。
朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，利用样本数据的概率分布来判断其所属类别。
支持向量机算法通过将样本映射到高维空间，构建超平面实现对不同类别的判别。
分类算法的选择需要根据实际应用场景和数据特点来确定。
不同的算法在不同的数据集上的表现也会有所不同。
因此，在进行分类算法选择的时候，需要充分考虑数据的特性和问题需求。
三、关联规则与分类算法的应用关联规则和分类算法在实际应用中可以相互结合，发挥出更大的作用。
数据挖掘——关联算法
数据挖掘——关联算法⼀、概念关联（Association）关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在⼀起。
关联规则（AR，Assocaition Rules）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。
（购物篮分析）协同过滤（CF，Collaborative Filtering）协同过滤常常被⽤于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来⾃于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。
（推荐系统）⼆、关联规则1、相关数据指标两个不相交的⾮空集合X、Y，如果X -> Y，就说X -> Y是⼀条关联规则。
强度：⽀持度（Support）：support（{X -> Y}） = 集合X与集合Y中的项在⼀条记录中同时出现的次数 / 数据记录的个数 ⾃信度（Confidence）：confidence（{X -> Y}）集合X与集合Y中的项在⼀条记录中同时出现的次数 / 集合X出现的次数效度：提升度（Lift）：度量规则是否可⽤的指标，描述的是相对于不⽤规则，使⽤规则可以提⾼多少，提升度⼤于1，规则有效 lift（{X -> Y}） = confidence（{X -> Y}） / support（{X -> Y}）2、计算步骤扫描数据集，统计⼀级候选集出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼀级项集从⼀级项集中国，组合⼆级候选项集，统计数据集中它们出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼆级项集从⼆级项集中，组合三级候选项集，统计数据集中他们出现的次数……将得到的项集作为结果返回⼤致过程如下：3、使⽤python实现关联算法（apriori算法）！apriori 包不⽀持DataFrame的数据格式，需要将数据转化为array数组#导⼊如下格式的数据#变换数据格式，然后通过apriori⽅法进⾏处理transform = data.groupby(by='交易ID').apply(lambda x: list(x.购买商品)).valuesresult = list(apriori(transform))输出result并观察，发现如下规律#该数据格式包含各种项集和所对应的⽀持度、⾃信度、提升度'''RelationRecord(items=frozenset({'可乐'}),support=0.4,ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(),items_add=frozenset({'可乐'}),confidence=0.4,lift=1.0)])'''#items = items_base + items_add#遍历result，得到每个项集（X 与 Y ，并得到相对应的⽀持度、⾃信度和提升度supports = []confidences = []lifts = []bases = []adds = []for i in result:supports.append(i.support)confidences.append(i.ordered_statistics[0].confidence)lifts.append(i.ordered_statistics[0].lift)bases.append(list(i.ordered_statistics[0].items_base))adds.append(list(i.ordered_statistics[0].items_add))#将结果转化为容易处理的数据框get_result = pd.DataFrame({'base': bases,'add': adds,'support': supports,'confidence': confidences,'lift': lifts})#得到如下的数据框，其中有不同项集及其对应结果，可通过关联规则得到符合的关联项三、协同过滤1、相关数据指标协同过滤简单来说就是利⽤某兴趣相投、拥有共同经验的群体的喜好来推荐⽤户感兴趣的信息。
大数据分析中的关联规则挖掘技巧分享
大数据分析中的关联规则挖掘技巧分享大数据时代的到来为企业带来了巨大的机遇和挑战。
随着数据的不断增长和积累，企业需要从中获取有价值的信息并做出决策。
关联规则挖掘是一种在大数据分析中常用的技术，用于发现数据中的相关关系。
本文将分享大数据分析中的关联规则挖掘技巧，帮助读者更好地挖掘和利用数据。
1. 关联规则挖掘的概念与原理关联规则挖掘是一种基于数据挖掘技术的方法，通过寻找数据中的频繁项集和关联规则来发现数据的内在规律。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则描述了这些项之间的关系。
关联规则通常以“如果...则...”的形式表示，例如“如果购买了牛奶和面包，那么很可能会购买黄油”。
关联规则挖掘的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、去重、转换等步骤，以确保数据的质量和一致性。
2. 构建候选项集：根据数据集中的项构建候选项集，并剔除不频繁的项。
3. 频繁项集的发现：通过扫描数据集，计算并统计候选项集的支持度，筛选出频繁项集。
4. 关联规则的生成：根据频繁项集，通过计算置信度等指标生成关联规则。
5. 规则评估与选择：根据支持度、置信度等指标评估生成的关联规则，并选择出有价值的规则。
2. 关联规则挖掘的技巧与方法2.1. 选择适当的支持度和置信度阈值关联规则挖掘的结果往往会受到支持度和置信度阈值的影响。
支持度用来表示一个项集在数据集中出现的频率，置信度则表示在前提条件下结论条件出现的频率。
选择适当的支持度和置信度阈值可以控制关联规则的数量和质量。
一般来说，较高的阈值可以得到更准确和可靠的规则，但可能会导致规则数量减少。
2.2. 利用关联规则挖掘的结果关联规则挖掘的结果可以帮助企业了解产品或服务之间的关联关系，进而优化销售策略、个性化推荐等。
例如，如果有一条关联规则“如果购买了牛奶和面包，那么很可能会购买黄油”，企业可以通过将牛奶、面包和黄油放在相邻的货架上，促使消费者购买更多的产品。
数据挖掘中的关联规则算法实现详解
数据挖掘中的关联规则算法实现详解数据挖掘在当今信息化快速发展的时代扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，为决策和预测提供有力的支持。
在数据挖掘算法中，关联规则是一种重要的方法，可以用来发现数据中的关联关系。
本文将详细介绍关联规则算法的实现原理和步骤。
首先，我们需要了解关联规则算法的基本概念。
关联规则是一种形如“A->B”的规则，表示当出现项集A时，会经常出现项集B。
其中，项集是由若干个属性组成的集合。
关联规则算法的主要目标是发现具有足够支持度和置信度的规则。
关联规则算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：在进行关联规则挖掘之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗和数据转换两个步骤。
数据清洗的目的是删除错误、缺失或重复的数据，以保证数据的质量。
数据转换的目的是将原始数据转换为适合关联规则算法处理的形式。
2. 大项集的生成：在关联规则挖掘中，我们首先需要生成一些候选的大项集。
大项集是频繁项集的超集，即包含频繁项集的项集。
生成大项集的方法有两种：基于Apriori算法和基于FP-Growth算法。
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过迭代生成候选项集并利用支持度进行剪枝，最终得到频繁项集。
而FP-Growth算法则利用FP树的数据结构可以更高效地挖掘频繁项集。
3. 频繁项集的挖掘：在生成了大项集之后，我们需要从中挖掘频繁项集。
频繁项集是在数据集中出现的次数达到预先设定的最小支持度阈值的项集。
频繁项集的挖掘可以通过扫描数据集并统计项集的出现次数来实现。
4. 关联规则的生成：在获得了频繁项集之后，我们可以使用频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成通过对频繁项集进行组合和剪枝来实现。
具体地，我们可以从一个频繁项集中生成不同的子集，并计算其置信度。
如果置信度满足预先设定的阈值，则将该规则加入到最终的关联规则集合中。
5. 关联规则的评估和选择：在生成了一系列关联规则之后，我们需要对其进行评估和选择。
数据挖掘中的关联规则挖掘技术
数据挖掘中的关联规则挖掘技术数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的一种技术，它通过对大规模数据的分析、处理、挖掘和建模等过程，发现有价值的知识和信息，提供决策支持和业务优化等功能，对企业的发展和决策起到了至关重要的作用。
其中，关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中非常常见和重要的技术之一，它可以通过构建数据集中的项集和频繁项集之间的关系模型，发现数据集中隐藏的规律和关联性，为企业优化和决策提供有力支持。
在本文中，我们将对关联规则挖掘技术进行介绍和探讨，旨在为读者深入了解该技术提供一定的参考和指导。
一、关联规则挖掘技术的基本概念关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中一种常见的算法，主要用于在大规模数据集中发现项集之间的关联关系。
关联规则是指两个或以上相关的项之间的逻辑关系，通常用“IF-THEN”语句的形式来表示。
例如，一个关联规则可能表示为：“如果用户购买了牛奶和鸡蛋，那么他们有51%的概率会购买面包。
”可以看出，关联规则挖掘技术主要是通过计算不同项集之间的支持度和置信度等指标来发现数据中的潜在关联关系。
在关联规则挖掘中，常用的几个基本概念包括：1、频繁项集：指在数据集中出现频率较高的项的集合，可以通过自底向上逐层扫描数据集，发现每个阶段出现频率高于最小支持度阈值的所有项的集合来获取。
2、支持度：指数据集中出现某个项集的比例，它可以用来衡量一个项集在数据集中的频繁程度。
支持度越高，说明项集越常出现。
3、置信度：指一个关联规则成立的概率，它可以用来判断规则是否具有实际的关联性。
置信度越高，说明规则越有可能成立。
4、提升度：指一个规则中后件项的出现是否依赖于前件项的出现，它可以用来衡量规则的强度和关联度。
二、关联规则挖掘技术的算法流程关联规则挖掘技术主要有两种算法：Apriori算法和FP-Growth算法。
1、Apriori算法Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一，主要是可以通过集合的包含关系来枚举所有可能的频繁项集。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结
数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和有用信息的过程。
在数据挖掘的众多任务中，关联规则挖掘是其中一项重要的技术。
关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间相互关联的方法，它可以帮助我们了解数据之间的关联性，从而做出更好的决策。
在数据挖掘中，关联规则挖掘的目标是通过发现频繁项集和关联规则，揭示数据之间的关联性。
频繁项集是在数据集中经常出现的项集，而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。
关联规则通常具有形如“A->B”的形式，表示A与B之间存在关联。
为了完成关联规则挖掘的任务，有许多方法被提出并得到了广泛应用。
下面将对其中的三种经典方法进行介绍和总结。
1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘方法。
它的基本思想是通过逐步构建更大的频繁项集，然后生成关联规则。
Apriori算法的核心概念是“先验原则”，即如果一个项集不频繁，那么它的超集也一定是不频繁的。
Apriori算法的过程分为两个主要步骤：频繁项集的生成和关联规则的生成。
频繁项集的生成通过扫描数据集来计算每个项集的支持度，并根据设定的最小支持度阈值来筛选出频繁项集。
关联规则的生成通过对频繁项集进行相应的操作和筛选，以获得具有足够置信度的关联规则。
2. FP-growth算法FP-growth算法是另一种常用的关联规则挖掘方法。
相比于Apriori算法，FP-growth算法具有更高的效率。
FP-growth算法的核心数据结构是FP树，该树的节点表示项集中的某项以及它的计数。
FP-growth算法首先通过建立FP树来表示数据集，并通过压缩和剪枝来减少树的规模。
然后，通过递归遍历FP树来生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法的关键优势在于只需对数据集进行两次扫描，大大提高了挖掘效率。
3. ECLAT算法ECLAT算法是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘方法。
与Apriori算法和FP-growth算法不同，ECLAT算法使用的数据表示方式不是水平数据集，而是垂直数据集。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法
数据挖掘中的关联规则挖掘方法数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式、关系和规律的技术，已经在各个领域得到了广泛应用。
其中，关联规则挖掘是数据挖掘的重要任务之一，旨在从数据集中挖掘出物品之间的频繁关联关系。
本文将介绍数据挖掘中常用的关联规则挖掘方法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及关联规则评估方法。
一、Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其基本思想是通过逐层搜索的方式，从含有k个项的频繁模式集构建含有k+1个项的频繁模式集，直至无法继续生长为止。
具体而言，Apriori算法包括以下步骤：1. 初始化：扫描数据集，统计每个项的支持度，并根据最小支持度阈值过滤掉不满足条件的项。
2. 生成候选集：根据频繁项集构建候选集，即通过组合频繁项集生成含有k+1个项的候选集。
3. 剪枝：剪枝操作用于去除候选集中不满足Apriori性质的项，即如果一个候选项的子集不是频繁项集，则该候选项也不可能成为频繁项集。
4. 计算支持度：扫描数据集，统计候选项集的支持度，并根据最小支持度阈值过滤掉不满足条件的候选项。
5. 迭代生成频繁项集：根据支持度筛选后的候选项集作为新的频繁项集，继续进行候选集生成、剪枝和支持度计算的过程，直到无法继续生成新的频繁项集为止。
二、FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于数据结构FP树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在构建频繁项集时能够避免候选集的生成和扫描数据集的过程，从而提高了挖掘效率。
具体而言，FP-Growth算法包括以下步骤：1. 构建FP树：通过扫描数据集，构建一颗FP树，其中每个节点表示一个项，并记录该项在数据集中的支持度。
2. 构建条件模式基：对于每个项，构建其对应的条件模式基，即以该项为后缀的所有路径。
3. 递归挖掘频繁模式：对于每个项，通过递归的方式挖掘其条件模式基，得到频繁模式集。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则与聚类分析
知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。
在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。
关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。
关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。
1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。
发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。
常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。
2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。
关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。
- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。
通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。
- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。
计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。
关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。
聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。
对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
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数据挖掘中的关联规则程晓飞2009306202008摘要：近年来，数据挖掘己经引起了信息产业界的极大关注，这是快速增长的数据量和曰益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果，对数据挖掘技术进行系统、深入、全面、详尽地研究是全球信息化发展的客观需要。
本文对数据挖掘技术，尤其是关联规则数据挖掘技术进行了系统、深入、全面、详尽地分析和研究。
关键词：数据挖掘；关联规则；Ａｐｒｉｏｒｉ算法；基于划分的算法1.什么是关联规则在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事："尿布与啤酒"的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。
但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。
这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
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。
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。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
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。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法2.1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。
例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。
因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。
若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。
用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。
其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。
Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。
因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。
这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
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。
2.2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。
2.3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。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
2.基于划分的算法Savasere等设计了一个基于划分的算法。
这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。
这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。
而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。
该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。
产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。
通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。
3.FP-树频集算法针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。
采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。
当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。
实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
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