步骤:

(一) 选择数据源

(二)选择要分析的字段

(三)选择需要的关联规则算法

(四)点击start运行

(五) 分析结果

算法选择:

Apriori算法参数含义

1.car:如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。
2.classindex: 类属性索引。如果设置为-1,最后的属性被当做类属性。
3.delta: 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
4.lowerBoundMinSupport: 最小支持度下界。
5.metricType: 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(conviction)。
在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度,它们分别是:
a)Lift : P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1),越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)
Leverage=0时A和B独立,Leverage越大A和B的关系越密切
c) Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) (!B表示B没有发生) Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系(对B取反,代入Lift公式后求倒数)可以看出,这个值越大, A、B越关联。
6.minMtric :度量的最小值。
7.numRules: 要发现的规则数。
8.outputItemSets: 如果设置为真,会在结果中输出项集。
9.removeAllMissingCols: 移除全部为缺省值的列。
10.significanceLevel :重要程度。重要性测试(仅用于置信度)。
11.upperBoundMinSupport: 最小支持度上界。 从这个值开始迭代减小最小支持度。
12.verbose: 如果设置为真,则算法会以冗余模式运行。

FPgrowph决策树算法

FP的全称是Frequent Pattern,在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构。FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。

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