关联规则数据挖掘

1、。 。引言 2案例 2关联规则 3(一)关联规则定义(二)相关概念(三)关联规则分类数据 6(一)小型数据(二)大型数据应用软件 7(一) WEKA(二) IBM SPSS Modeler 12总结 27。人们每天可以获得的信息量呈指数 机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依 靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 rules)、聚类(Clustering)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视 现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这 竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个 班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有 30%

2、40%的人同时也为自己买一 ，若不是借助数据挖掘技术对大量交 。 。 为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因 多的 行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对 (一)关联规则定义 。(二)相关概念 2.支持度(Support)。3.置信度(Confidence)的定义可以看出 任意两个数据项集都存在关联规则 只是其数据项集的最低重要程度，记为 minsup 后者Large Itemset) 反之 则称为弱项集(Small(三)关联规则分类 。(四)算法 。2)定义：设 C (k)表示候选 k-项集 L (k)表示 C (k)中出现频率大于或等。后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树(FP-t

3、ree)，同时依然保留其中。 得到频繁模式(频繁项集)。(一)小型数据。 (二)大型数据(一) WEKA。WEKA 的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for KnowledgeAnalysis，是一款免费的，非商业化的，基于 JAVA 环境下开源的机器学习以全是空格的行)将被忽略。enamevaluewith open(./generatedarff.arff, w) as fp:onExceptionRelationteIDstring。mericumericericcumMethodnumericcknumericagnumericOtherOperati

4、on numericattributeclass-att True,Falsewith open(filename) as f:nesntentsineinlinesevalueyjoinlinesnarray。(二) IBM SPSS Modeler方式来处理各种类型迥异的数 18 版本，更新要比以前多了不少，多了非常多的扩展功能(例如天气数据获取 法，贝叶斯算法等等。目的是通过对数据的 。(一) WEKA。1)默认数值xametricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度(类关联规则只能用置信度挖掘)，提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度。 b)

5、 Leverage :P(A,B)-P(A)P(B) 求倒数)可以看出，这个值越大, A、B 越关联。significanceLevel 重要程度-0.1。重要性测试(仅用于置信度)。2)结果解释 A R,V) Minimum metric : 0.9 /最小度量: 0.9 Generated sets of large itemsets: /生成的频繁项集。3)修改数值。4)结果解释MSc。A R,V)Minimum metric : 1.1 /最小度量: 1.1Generated sets of large itemsets: /生成的频繁项集。1)默认数值ametricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度(类关联规则只能用置信度挖掘)，提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度 b) Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)。 求倒数)可以看出，这个值越大, A、B 越关联。2)结果解释3)修改数值。5)修