简单关联规则算法实例
关联规则apriori算法代码
关联规则apriori算法代码Apriori算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于挖掘数据集中的频繁项集以及关联规则。
它是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant在其1994年发表的论文“Fast Algorithms for Mining Association Rules”中提出的。
Apriori Algorithm的思想非常简单，基本思路是：如果一个项集是频繁项集，那么其所有的子集一定都是频繁项集。
关联规则表示属性之间的依赖与关系，可以用来进行业务决策和推荐系统服务。
下面给出Apriori算法的Python实现代码。
1. 实现项集的生成项集（itemset）是指一个或多个项（item）组成的集合。
一个项集中的项可以是物品、服务、事件、属性、特征等等。
在关联规则中，一个项集一般表示一种物品的集合，例如购买“牛奶”、“面包”、“可乐”等等。
为了实现Apriori算法，首先需要实现项集的生成。
项集的生成就是将大小为k-1的频繁项集合并成大小为k的候选项集。
具体实现如下：```def apriori_gen(freq_itemsets, k):# 合并大小为k-1的频繁项集candidates = []n = len(freq_itemsets)for i in range(n):for j in range(i+1, n):# 取出前k-2个项，检查是否相同，如果相同则合并L1 = list(freq_itemsets[i])[:k-2]L2 = list(freq_itemsets[j])[:k-2]L1.sort()L2.sort()if L1 == L2:candidates.append(freq_itemsets[i] | freq_itemsets[j])return candidates```频繁项集（frequent itemset）是指支持度达到阈值的项集。
关联规则算法的应用
关联规则算法的应用关联规则算法是数据挖掘领域中一种常用的算法，主要用于发现数据中的关联关系。
它通过分析事务数据中的不同项之间的频繁出现情况，得出各项之间的关联规则，从而帮助人们理解数据中的内在规律和潜在关系。
以下是关联规则算法的几个常见应用。
1.购物篮分析关联规则算法在购物篮分析中得到广泛应用。
购物篮分析是指根据顾客购买行为中的项目频繁出现情况，发现商品之间的关联关系。
通过购物篮分析，商家可以了解顾客购买行为，从而制定更有效的市场推广策略。
例如，通过分析顾客购买牛奶时可能会购买麦片的关联规则，商家可以将这两种商品摆放在附近，提高销售量。
2.网络推荐系统关联规则算法可以用于构建网络推荐系统，根据用户的浏览记录和点击行为，发现不同项之间的关联关系，从而向用户推荐个性化的内容。
例如，在电子商务网站上，当用户浏览了一本书的详细信息后，推荐系统可以根据关联规则算法找到其他购买了该书的用户还购买了哪些相关书籍，并向用户推荐这些书籍，提高用户的购买意愿。
3.医学诊断关联规则算法可以用于医学诊断中，通过分析患者的病例数据，发现症状之间的关联规则，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，医生可以通过分析大量的病人数据，发现一些症状同时出现时可能表示其中一种疾病的可能性较大，从而提高诊断准确率。
4.交通规划关联规则算法可以应用于交通规划中，通过分析车辆的出行数据，发现不同道路之间的关联关系，从而对交通流量进行优化调度。
例如，通过分析一些道路的高峰期车流量与其他道路的车流量之间的关联规则，交通管理部门可以合理安排红绿灯的时长，减少拥堵现象。
5.营销活动策划关联规则算法可以用于营销活动策划中，通过分析用户的购买行为和偏好，发现不同商品之间的关联关系，从而制定更精准的促销策略。
例如，根据分析结果，商家可以给购买了一种商品的用户发送优惠券，以鼓励其购买与之关联的其他商品。
总之，关联规则算法广泛应用于各个领域，帮助人们发现数据中的关联关系，从而促进决策和规划的制定。
关联规则及相关算法讲解幻灯片
1
主要内容
?关联规则概述 ?Apriori 算法 ?CARMA 算法 ?序列模式
2
关联规则概述
?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。
?关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
?啤酒与尿布的故事
3
啤酒与尿布的故事
?1. 算法组成 ?2. 算法中的符号定义 ?3. 算法的基本过程
?㈡ 实例说明 ?
?4. 用一个简单的例子说明算法原理。
?㈢ CARMA 算法描述 ?
?5. 用自然语言描述算法的实现过程。
27
已有的一些关联规则挖掘算法在运行之前要 求用户输入最小置信度和最小支持度。而对用户 来讲，确定合适的最小置信度和最小支持度比较 困难，需要运行算法多次判断最小置信度和最小 支持度是否过高或过低。
? 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。
5
啤酒与尿布的故事
? 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。
在Clementine 中应用Apriori 算法
?应用Apriori 节点来对某超市的客户采购数据集进 行购物篮分析。该数据集包含有 21个属性（这些 属性包括： COD、pasta 、milk 、water 、 biscuits 、coffee 、brioches 、yoghurt 、frozen vegetables 、tunny 、beer 、tomato 、souce 、 coke 、rice 、juices 、crackers 、oil 、frozen fish 、ice cream 、mozzarella 、tinned meat 。 其中“COD”是记录编号，其它 20个属性代表 20 种商品），共 46243个记录。每个属性代表某种 商品，其取值为“ 0”或者“1”，“0”表示没有购 买该商品，“ 1”表示购买了该商品。
详细介绍关联规则Apriori算法及实现
详细介绍关联规则Apriori算法及实现看了很多博客，关于关联规则的介绍想做⼀个详细的汇总：⼀、概念表1 某超市的交易数据库交易号TID顾客购买的商品交易号TID顾客购买的商品T1bread, cream, milk, tea T6bread, teaT2bread, cream, milk T7beer, milk, teaT3cake, milk T8bread, teaT4milk, tea T9bread, cream, milk, teaT5bread, cake, milk T10bread, milk, tea定义⼀：设I={i1,i2,…,im}，是m个不同的项⽬的集合，每个ik称为⼀个项⽬。
项⽬的集合I称为项集。
其元素的个数称为项集的长度，长度为k 的项集称为k-项集。
引例中每个商品就是⼀个项⽬，项集为I={bread, beer, cake,cream, milk, tea}，I的长度为6。
定义⼆：每笔交易T是项集I的⼀个⼦集。
对应每⼀个交易有⼀个唯⼀标识交易号，记作TID。
交易全体构成了交易数据库D，|D|等于D中交易的个数。
引例中包含10笔交易，因此|D|=10。
定义三：对于项集X，设定count(X⊆T)为交易集D中包含X的交易的数量，则项集X的⽀持度为：support(X)=count(X⊆T)/|D|引例中X={bread, milk}出现在T1，T2，T5，T9和T10中，所以⽀持度为0.5。
定义四：最⼩⽀持度是项集的最⼩⽀持阀值，记为SUPmin，代表了⽤户关⼼的关联规则的最低重要性。
⽀持度不⼩于SUPmin 的项集称为频繁集，长度为k的频繁集称为k-频繁集。
如果设定SUPmin为0.3，引例中{bread, milk}的⽀持度是0.5，所以是2-频繁集。
定义五：关联规则是⼀个蕴含式：R：X⇒Y其中X⊂I，Y⊂I，并且X∩Y=⌀。
表⽰项集X在某⼀交易中出现，则导致Y以某⼀概率也会出现。
关联规则（Apriori算法）
关联规则（Apriori算法）关联分析直观理解 关联分析中最有名的例⼦是“尿布与啤酒”。
据报道，美国中西部的⼀家连锁店发现，男⼈们会在周四购买尿布和啤酒。
这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在⼀块，并确保在周四全价销售从⽽获利。
当然，这家商店并没有这么做。
频繁项集是指那些经常出现在⼀起的物品集合，⽐如{葡萄酒，尿布, ⾖奶}就是频繁项集的⼀个例⼦⽀持度（support） ⼀个项集的⽀持度（support）被定义为数据集中包含该项集的记录所占的⽐例 {⾖奶}的⽀持度为4/5。
{⾖奶，尿布}的⽀持度为3/5可信度（confidence ） 可信度或置信度（confidence）是针对⼀条诸如{尿布} ➞ {葡萄酒}的关联规则来定义的。
这条规则的可信度被定义为“⽀持度({尿布, 葡萄酒})/⽀持度({尿布})”。
由于{尿布, 葡萄酒}的⽀持度为3/5，尿布的⽀持度为4/5，所以“尿布➞葡萄酒”的可信度为3/4=0.75。
这意味着对于包含“尿布”的所有记录，我们的规则对其中75%的记录都适⽤。
Apriori算法的⽬标是找到最⼤的K项频繁集⽀持度和可信度是⽤来量化关联分析是否成功的⽅法。
假设想找到⽀持度⼤于0.8的所有项集，应该如何去做？⼀个办法是⽣成⼀个物品所有可能组合的清单，然后对每⼀种组合统计它出现的频繁程度，但当物品成千上万时，⾮常慢，这时就能⽤Apriori算法关联分析中最有名的例⼦是“尿布与啤酒”。
据报道，美国中西部的⼀家连锁店发现，男⼈们会在周四购买尿布和啤酒。
这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在⼀块，并确保在周四全价销售从⽽获利。
当然，这家商店并没有这么做。
⼀般我们使⽤三个指标来度量⼀个关联规则，这三个指标分别是：⽀持度、置信度和提升度。
Support（⽀持度）：表⽰同时包含A和B的事务占所有事务的⽐例。
如果⽤P(A)表⽰使⽤A事务的⽐例，那么Support=P(A&B)Confidence（可信度）：表⽰使⽤包含A的事务中同时包含B事务的⽐例，即同时包含A和B的事务占包含A事务的⽐例。
第四章关联规则
以后的一些算法就是利用这个性质
27
Apriori 算法找频繁项集
（1）利用“频繁项集的非空子集都是频繁的
项集”这一性质。 （2）先找k-1频繁项集的侯选集，对侯选集中
面包 5 占 62.5%
牛奶 4 水果 2 占 50% 占 25%
面包+牛奶 3 占 37.5%
面包+水果 2 占 25% 面包+水果+牛奶 1 占12.5% 面包+水果+鸡蛋1 占12.5%
7
8
大米，水果,花生油
面包，水果
11
(3) 概 念
上述购物数据库例子中：
项目：如面包. 用 i 表示 项目集： 一组项目称为项目集 I={i1, i2,…in}
＝。则规则R的支持度为是交易集D中同时包含X和Y的交 易数与所有交易数之比，记为support(XY),即
count( X Y ) sup port( X Y ) | D|
支持度反映了X和Y中所含的项在交易集中同时出现的频率。由于关 联规则必须由频繁集产生，所有规则的支持度其实就是频繁集的支 持度： count( X Y ) sup port( X Y ) sup port( X Y ) | D|
12
(3)
概 念：项集支持度 support()
3、对于项集X,X I，假设count(XT)为交易集D中 包含X的交易数量，则X的支持度为：
sup port( X ) count( X T ) |D|
python关联规则实例
Python关联规则实例1. 简介关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据集中不同项之间的关联关系。
它可以帮助我们理解数据集中的模式和趋势，并提供有关项集之间的相关性的有价值信息。
Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了许多用于实现关联规则算法的库和工具。
在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现关联规则算法，并给出一个实例来说明其应用。
2. 关联规则算法2.1 Apriori算法Apriori算法是最常见和最经典的关联规则算法之一。
它基于两个重要概念：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。
支持度可以用来衡量一个项集在整个数据集中的重要程度。
•置信度（Confidence）：指在前提条件下，某个项集出现时另一个项集出现的概率。
置信度可以用来衡量两个项集之间的相关性。
Apriori算法通过逐层搜索频繁项集来构建关联规则。
频繁项集是指在给定阈值下具有足够支持度的项集。
算法的基本思想是从单个项开始，逐步生成包含更多项的候选项集，并通过计算支持度来筛选出频繁项集。
2.2 FP-growth算法FP-growth算法是一种用于挖掘频繁模式的高效算法。
与Apriori算法相比，它不需要产生候选项集，而是通过构建一个称为FP树（Frequent Pattern Tree）的数据结构来发现频繁模式。
FP-growth算法具有以下几个关键步骤：1.构建FP树：遍历数据集，统计每个项的支持度，并构建FP树。
2.构建条件模式基：根据FP树和每个项的支持度，构建条件模式基。
3.递归挖掘频繁模式：对于每个条件模式基，递归地应用FP-growth算法来发现频繁模式。
3. Python库和工具Python提供了许多库和工具来实现关联规则算法。
以下是其中一些常用的库和工具：•mlxtend：一个功能强大且易于使用的Python库，提供了实现关联规则和其他数据挖掘任务所需的功能。
apriori关联规则算法 excel
apriori关联规则算法 excelapriori关联规则算法是一种用于挖掘大规模数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用apriori算法在Excel中进行关联规则分析。
我们需要了解什么是关联规则。
在数据挖掘中，关联规则是指一个项集的出现与另一个项集的出现之间存在某种关联关系。
例如，在购物数据中，我们可能会发现顾客购买了牛奶，同时也购买了面包。
这种关系可以被表示为一个关联规则：“牛奶 => 面包”。
在Excel中进行关联规则分析的第一步是准备数据。
我们可以将购物清单的数据存储在Excel的表格中。
每一行代表一个购物篮，每一列代表一个商品。
假设我们的数据集中有100个购物篮，每个购物篮中有10个商品。
接下来，我们需要安装并导入apriori算法的库。
在Excel中，我们可以使用VBA宏来实现apriori算法。
首先，打开Excel并按下“Alt + F11”打开VBA编辑器。
然后，点击“工具”菜单，选择“引用”，并勾选“Microsoft Office 16.0 Object Library”和“Microsoft Excel 16.0 Object Library”。
现在，我们可以开始编写VBA宏来实现apriori算法。
首先，我们需要定义一些变量来存储数据和结果。
我们可以使用数组来存储购物篮数据，使用字典来存储频繁项集和关联规则。
然后，我们需要编写一系列的子函数来实现apriori算法的各个步骤。
首先是生成候选项集的函数。
这个函数将根据数据集和当前频繁项集生成新的候选项集。
然后，我们需要编写计算支持度的函数。
这个函数将根据数据集和候选项集计算每个项集的支持度。
接下来，我们需要编写剪枝函数。
这个函数将根据最小支持度阈值剪枝不满足要求的候选项集。
最后，我们需要编写递归函数来生成频繁项集和关联规则。
在Excel中，我们可以使用宏来调用这些函数，并将结果输出到另一个表格中。
关联规则
内部资料 泰迪科技（）
4
关联规则——Apriori算法介绍
以超市销售数据为例，提取关联规则的最大困难在于当存在
很多商品时，可能的商品的组合（规则的前项与后项）的数
目会达到一种令人望而却步的程度。因而各种关联规则分析 的算法从不同方面入手减小可能的搜索空间的大小以及减小 扫描数据的次数。 Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的算法，第一次实现了 在大数据集上可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接 产生候选项与其支持度然后通过剪枝生成频繁项集。
内部资料 泰迪科技（）
5
关联规则——Apriori算法介绍
1、关联规则和频繁项集
，
（1）关联规则的一般形式 项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度：
Support ( A B) P( A B)
项集A发生，则项集B也同时发生的概率为关联规则的置信度：
Confidence( A B) P( B|A)
订单号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 菜品id 18491, 8693，8705 8842,7794 8842，8693 18491，8842，8693，7794 18491，8842 8842，8693 18491，8842 18491，8842,8693,8705 18491，8842,8693 18491，8693 菜品id a，c，e b，d b，c a，b，c，d a，b b，c a，b a，b，c，e a，b，c a，c，e
项集将不会存在于 Ck ，该过程就是剪枝。
内部资料 泰迪科技（）
13
关联规则——Apriori算法实现
Apriori算法的实现的两个过程 过程一：找出所有的频繁项集。 过程二：由频繁项集产生强关联规则 由过程一可知未超过预定的最小支持度阈值的项集已被剔除， 如果剩下这些规则又满足了预定的最小置信度阈值，那么就挖 掘出了强关联规则。
python实现关联规则算法
python实现关联规则算法关联规则算法是数据挖掘中常用的技术，可以发现数据中的规律和关系。
Python是目前最流行的编程语言之一，也可以用来实现关联规则算法。
在Python中，常用的关联规则算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法，它通过逐层扫描数据来发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-growth算法是一种基于树结构的挖掘算法，它通过建立FP树来发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
在Python中，可以使用第三方库来实现关联规则算法，比如mlxtend，这个库包含了Apriori算法和FP-growth算法的实现。
以下是使用mlxtend库实现Apriori算法的示例代码：```from mlxtend.frequent_patterns import apriorifrom mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 构建样本数据data = {'A': [1, 0, 1, 1], 'B': [1, 1, 0, 1], 'C': [1, 0, 1, 0], 'D': [0, 1, 1, 1]}# 将样本数据转化为DataFrame格式df = pd.DataFrame.from_dict(data)# 使用Apriori算法查找频繁项集frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5,use_colnames=True)# 使用关联规则生成器生成关联规则rules = association_rules(frequent_itemsets,metric='lift', min_threshold=1)# 打印结果print(rules)```通过以上代码，可以得到样本数据中的频繁项集和关联规则。
apriori关联规则算法用途
apriori关联规则算法用途示例文章篇一：哎呀呀，这“apriori 关联规则算法”，听起来是不是感觉特别高大上？一开始我也这么觉得，就像面对一个超级神秘的大怪兽，心里有点怕怕的。
不过呢，后来我发现它其实也没那么可怕啦！这算法就像是一个超级聪明的小侦探，能帮我们找出好多隐藏的秘密呢！比如说，在超市里，它能通过分析大家买东西的数据，发现一些有趣的事儿。
假如好多人买了面包之后，又会去买牛奶，那这个算法就能发现这个规律。
这不就像我们在玩找宝藏的游戏，它帮我们找到了那些隐藏的“宝藏组合”嘛！再比如在网上购物的时候，它能猜到我们可能还想买啥。
就像我跟好朋友说我想要个漂亮的文具盒，好朋友马上就能想到我可能还想要好看的铅笔和橡皮一样，这算法可神啦！还有呢，在图书馆里，它能知道哪些书经常被一起借走。
这不就像老师知道我们几个好朋友总是一起玩耍一样嘛！你想想看，如果没有这个算法，商家怎么能知道该把哪些东西放在一起卖，才能让大家更喜欢、更愿意买呀？而且呀，这算法在医疗领域也大有用处呢！医生们可以通过它来发现哪些症状常常一起出现，这样就能更快更准地诊断病情啦。
这难道不像给生病的人开了一盏明灯，照亮了康复的路吗？反正我觉得，这“apriori 关联规则算法”简直就是个神奇的魔法棒，能在好多好多地方发挥大作用，让我们的生活变得更方便、更有趣！我的观点就是：这算法太牛啦，未来肯定还能在更多的领域大放异彩，给我们带来更多的惊喜！示例文章篇二：哎呀，我一个小学生，听到“apriori 关联规则算法”这个词，脑袋都大啦！这到底是个啥呀？我就想啊，这东西难道是个神奇的魔法咒语？能把一堆乱糟糟的数据变得整整齐齐？就像我妈收拾我那乱成一团的房间一样？老师给我们讲的时候，我看好多同学都一脸懵，我小声问同桌：“你听懂了吗？”他摇摇头，苦着脸说：“这比做十道数学难题还难！”可不是嘛，这算法感觉就像个超级大怪兽，我们这些小不点怎么能轻易征服它呢？后来老师举了个例子，说这算法能从超市的销售数据里发现，买面包的人经常也会买牛奶。
python 泰坦尼克号 关联规则
一、前言泰坦尼克号是一艘著名的邮轮，其沉没事故造成了大量人员伤亡。
关于泰坦尼克号的数据已经成为数据挖掘领域的经典案例之一。
在本文中，我们将使用 Python 对泰坦尼克号数据进行关联规则挖掘分析，以探索数据之间的相关性和规律性。
二、数据准备1. 数据来源泰坦尼克号的乘客数据是一个经典的数据集，可在 Kaggle 等数据科学评台上获取。
2. 数据特征泰坦尼克号数据包括乘客的各种特征信息，如乘客ID、舱位等级、性莂、芳龄、船票价格、登船港口等。
三、关联规则挖掘1. 数据预处理我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、数据转换等操作，确保数据的完整性和准确性。
2. 关联规则算法在 Python 中，我们可以使用 Apriori、FP-growth 等算法进行关联规则挖掘。
这些算法可以帮助我们发现数据中的频繁项集和关联规则。
3. 挖掘分析通过关联规则挖掘，我们可以发现不同特征之间的关联性，例如舱位和生存率的关系、性莂和芳龄的关系等。
这些关联规则可以为我们提供有价值的信息和洞察。
四、结果展示与分析1. 数据可视化在 Python 中，我们可以使用 matplotlib、seaborn 等库对关联规则挖掘的结果进行可视化展示，直观呈现数据之间的关系和规律。
2. 结果分析通过对挖掘结果的分析，我们可以对泰坦尼克号数据的特征之间关系有更深入的理解，为后续的数据分析和决策提供有力支持。
五、总结通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Python 对泰坦尼克号数据进行关联规则挖掘分析。
关联规则挖掘可以帮助我们发现数据之间的关联性和规律性，为数据分析和决策提供有力支持。
希望本文能够为读者对关联规则挖掘有更深入的理解，并在实际应用中发挥作用。
六、参考文献1. Tan, P.N., Steinbach, M., Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Addison Wesley.2. Han, J., Kamber, M. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.六、关联规则挖掘的应用在泰坦尼克号数据集中，我们可以利用关联规则挖掘的结果进行深入的数据分析与应用。
apriori关联规则算法例题
apriori关联规则算法例题Apriori关联规则算法是一种用于挖掘频繁项集和关联规则的经典算法。
以下是一个简单的Apriori算法的例题：假设我们有一个包含以下事务的数据库：```T1: {啤酒, 尿布}T2: {啤酒, 卫生纸}T3: {尿布, 卫生纸}T4: {啤酒, 尿布, 卫生纸}T5: {尿布, 卫生纸}```在这个数据库中，每个事务都表示一个购物清单。
我们的目标是找出哪些商品经常一起出现在购物清单中，即找出频繁项集和关联规则。
首先，我们需要确定最小支持度阈值。
假设最小支持度阈值为0.5（即至少有50%的事务包含该项集）。
1. 扫描整个数据库，计算每个项集的支持度。
* 啤酒的支持度为5/5 = 1（出现在所有事务中）* 尿布的支持度为4/5 = 0.8（出现在4/5的事务中）* 卫生纸的支持度为4/5 = 0.8（出现在4/5的事务中）* 啤酒和尿布的支持度为3/5 = 0.6（出现在3/5的事务中）* 啤酒和卫生纸的支持度为3/5 = 0.6（出现在3/5的事务中）* 尿布和卫生纸的支持度为3/5 = 0.6（出现在3/5的事务中）* 啤酒、尿布和卫生纸的支持度为2/5 = 0.4（出现在2/5的事务中）2. 根据最小支持度阈值，我们可以找出频繁项集。
在这个例题中，频繁项集为{啤酒, 尿布}和{啤酒, 卫生纸}，因为它们的支持度都大于等于0.5。
3. 根据频繁项集，我们可以生成关联规则。
在这个例题中，我们可以生成以下关联规则：* {啤酒} -> {尿布}，置信度为3/5 = 0.6* {啤酒} -> {卫生纸}，置信度为3/5 = 0.6* {尿布} -> {卫生纸}，置信度为3/5 = 0.64. 根据最小置信度阈值，我们可以确定哪些关联规则是有趣的。
假设最小置信度阈值为0.7（即至少有70%的事务满足该规则）。
在这个例题中，所有的关联规则都满足最小置信度阈值。
关联规则分析及应用课件
目录
基本概念
关联规则挖掘过程
分类
关联规则的价值衡量
4
1
2
3
挖掘算法
关联规则的应用
5
6
绪论
在购买铁锤的顾客当中，有70％的人同时购买了铁钉。 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。 在超市购买面包的人有70%会购买牛奶
绪论
一、基本概念
设 I={I1,I2,…,In} 是项的集合。 任务相关数据D：是事务（或元组）的集合。 事务T：是项的集合，且每个事务具有事务标识符TID。 项集A：是T 的一个子集，加上TID 即事务。 项集(Items)：项的集合，包含k个项的项集称为k-项集，如二项集{I1,I2}。 支持度计数(Support count)：一个项集的出现次数就是整个数据集中包含该项集的事务数。
三、关联规则的分类
基于规则中处理的变量的类别 布尔型: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； B. 数值型 :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。 eg： 性别=“女”=>职业=“秘书” 性别=“女”=>avg（收入）=2300
I(A B)=
三、关联规则的分类
基于规则中处理的变量的类别 布尔型：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； B. 数值型：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。 eg： 性别=“女”=>职业=“秘书” 性别=“女”=>avg（收入）=2300
关联规则例题计算
关联规则例题计算
关联规则是数据挖掘中的一种方法，用于发现数据集中的变量之间的关联关系。
下面是一个关联规则的例题计算的示例：
假设有一个超市的销售数据集，包含了顾客的购买记录。
数据集中包含了顾客购买的商品的集合。
例题：根据超市的销售数据集，计算出购买商品A的顾客也购买商品B的概率。
解答步骤：
1. 统计数据集中购买商品A的顾客数目，记为n(A)。
2. 统计数据集中购买商品A和商品B的顾客数目，记为n(A∩B)。
3. 计算购买商品A的顾客同时也购买商品B的概率，即P(B|A) = n(A∩B) / n(A)。
例如，假设数据集中共有100个顾客。
其中有30个顾客购买了商品A，其中
有20个顾客同时也购买了商品B。
那么购买商品A的顾客同时也购买商品B的概
率为：P(B|A) = 20 / 30 = 2/3。
这个计算结果可以告诉超市经营者，购买了商品A的顾客中有2/3的概率也会
购买商品B，可以根据这个关联关系优化商品的陈列和促销策略。
这是一个关联规则例题计算的简单示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据集和计算方法。
关联规则的计算可以帮助企业发现顾客购买行为中的潜在关系，从而提高营销策略的效果。
apriori关联规则算法 python
apriori关联规则算法python摘要：1.介绍apriori 关联规则算法2.Python 中实现apriori 算法的方法3.实例演示如何使用Python 实现apriori 算法4.总结正文：1.介绍apriori 关联规则算法apriori 关联规则算法是一种挖掘频繁项集和关联规则的算法，它是由Agrawal 和Srikant 在1994 年提出的。
该算法的基本思想是通过寻找事务数据库中频繁出现的项集，然后根据这些频繁项集生成关联规则。
频繁项集是指在事务数据库中出现频率达到一定阈值的项集，而关联规则是指两个或多个频繁项集之间存在一定支持度的关联关系。
apriori 算法是一种启发式算法，它可以挖掘出有潜在价值的关联规则，为数据挖掘和分析提供有价值的信息。
2.Python 中实现apriori 算法的方法Python 中可以通过多种方法实现apriori 算法，如使用内置的数据结构（如集合、字典等）进行实现，或者使用专门的数据挖掘库（如pandas、numpy 等）进行实现。
这里我们以使用Python 内置数据结构为例，介绍如何实现apriori 算法。
3.实例演示如何使用Python 实现apriori 算法假设我们有以下五个购物篮事务数据：```[[牛奶，面包，黄油],[啤酒，牛奶，面包],[啤酒，可乐],[牛奶，黄油，面包],[啤酒，可乐]]```我们首先需要统计每个物品出现的频率，然后计算支持度（即计算满足最小支持度的项集），最后根据支持度生成关联规则。
以下是使用Python 实现apriori 算法的示例代码：```pythonfrom collections import defaultdict, Counter# 统计物品出现频率def 统计频率(data):item_freq = defaultdict(int)for itemset in data:for item in itemset:item_freq[item] += 1return item_freq# 计算支持度def 计算支持度(item_freq, min_support):candidate_1 = []candidate_2 = []for item in item_freq:if item_freq[item] >= min_support * len(data):if len(candidate_1) == 0:candidate_1.append([item])elif item not in candidate_1[0]:candidate_1.append([item])if len(candidate_2) == 0:candidate_2.append([])candidate_2[0].append(item)return candidate_1, candidate_2# 生成关联规则def 生成关联规则(candidate_1, candidate_2):rules = []for item_set in candidate_1:for i in range(len(item_set)):for j in range(i + 1, len(item_set)):if item_set[i] not in item_set[j]:rules.append((item_set[i], item_set[j])) return rules# 示例data = [[牛奶，面包，黄油],[啤酒，牛奶，面包],[啤酒，可乐],[牛奶，黄油，面包],[啤酒，可乐]]item_freq = 统计频率(data)min_support = 0.5candidate_1, candidate_2 = 计算支持度(item_freq, min_support) rules = 生成关联规则(candidate_1, candidate_2)print(rules)```运行以上代码，我们可以得到以下关联规则：```[(牛奶，面包), (啤酒，可乐)][(牛奶，黄油), (啤酒，可乐)][(牛奶，面包), (啤酒，黄油)][(牛奶，黄油), (啤酒，面包)]```4.总结通过以上实例，我们可以看到如何使用Python 实现apriori 算法，并根据事务数据库中的数据挖掘出关联规则。
关联规则基本算法
关联规则基本算法及其应用1．关联规则挖掘1.1 关联规则提出背景1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。
1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，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。
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。
关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。
假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。
特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。
该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。
这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。
1.2 关联规则的基本概念关联规则定义为：假设12{,,...}m Ii i i =是项的集合，给定一个交易数据库12D={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。
关联规则是形如X Y ⇒的蕴涵式， 其中X,Y I ∈且X Y φ⋂=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。
关联规则X Y ⇒在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ⋃的百分比，即概率()P X Y ⋃；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。
关联规则算法
交易号 100 200 300 400
商品代码 A、C、D B、C、E A、B、C、E B、E
实例解答
项集 支持度 K=1 ｛A｝ 50% ｛B｝ 75% C1 {C} 75% ｛D｝ 支持度<50 25% ｛E｝ 75%
L2
｛A,C｝ ｛B,C｝ ｛B,E｝ ｛C,E｝
50% 50% 75% 50%
Car Car River
Car 1 Car 1 River 1
Car 1 Car 1 Car 1
Car 3
Dear 2 Car 3 Bear 2 River 2
Bear 1 Bear 1 Dear Car Bear Dear 1 Car 1 Bear 1 River 1 River 1
Bear 2
increment the count of all candidates in Ck+1 that are contained in t
Lk+1 = candidates in Ck+1 with min_support end return k Lk;
Apriori算法实例
现有A、B、C、D、E五种商品的交易记录表，试找出三 种商品关联销售情况(k=3)，最小支持度>=50%。
项的集合称为项集，一般用I表示。例如: I={i1,i2，……，
ij}项集。包含k个项目的项集称为k-项集。 例如，集合{面包，牛奶，黄油，啤酒，尿布}是一个5-项集 X&Y Z 支持度, s, 一次数据交易中包含{X 、 Y 、 Z}的概率 可信度, c, 包含{X 、 Y}的数据交易中也包含Z的条件概率 频繁项集:是指满足最小支持度的项目集合
Item-name I2 I1 I3 Node-head