from itertools import combinations from copy import deepcopy # 导入数据,并剔除支持度计数小于min_support的1项集 def load_data(data): I_dict = {} for i in data: for j in i: I_dict[j] = I_dict.get(j, 0) + 1 F_dict = deepcopy(I_dict) for k in I_dict.keys(): if F_dict.get…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

一步步教你轻松学关联规则Apriori算法 (白宁超 2018年10月22日09:51:05) 摘要:先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一,常常应用在商业等诸多领域.本文首先介绍什么是Apriori算法,与其相关的基本术语,之后对算法原理进行多方面剖析,其中包括思路.原理.优缺点.流程步骤和应用场景.接着再通过一个实际案例进行语言描述性逐步剖析.至此,读者基本了解该算法思想和过程.紧接着我们进行实验,重点的频繁项集的生成和关联规则的生成.最后我们采用综合实例…

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 T1 bread, cream, milk, tea T6 bread, tea T2 bread, cream, milk T7 beer, milk, tea T3 cake, milk…

2017-12-02 14:27:18 一.术语 Items:项,简记I Transaction:所有项的一个非空子集,简记T Dataset:Transaction的一个集合,简记D 关联规则: 一个Dataset的例子: 我们的目的就是找到类似买了面包->黄油这样的关联关系. 二.支持度与置信度 支持度 支持度就是相应的Item或者ItemSet在Dataset中出现的频率: 比如上图的D中的支持度为: 从这个图中我们可以看到一般来说支持度是单调不增的,也就是说,随着商品的增加,支持度是会减…

感知机 随机生成一些点和一条原始直线,然后用感知机算法来生成一条直线进行分类,比较差别 导入包并设定画图尺寸 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 plt.rcParams[…

from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) labels = ['爱情片','爱情片','爱情片','动作片','动作片','动作片'] return group, labels def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.…

原理:计算当前点(无label,一般为测试集)和其他每个点(有label,一般为训练集)的距离并升序排序,选取k个最小距离的点,根据这k个点对应的类别进行投票,票数最多的类别的即为该点所对应的类别.代码实现(数据集采用的是iris): import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import n…

相对于机器学习,关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘. 1) 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法,如下 try { File file = new File("F:\\tools/lib/data/contact-lenses.arff"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(file); Instances m_instances = loader.getDataSet(); Discre…

摘要: Apriori算法是产生k项高频项目组的一般手段.算法概要:首先产生k项高频项目集合Lk,自身链接形成k+1项的项目结合C(k+1),然后剪枝(去掉以前去掉的不满足支持度的高频),生成K=1项高频项目集合L(k+1) 1 早些时候写过关于购物篮分析的文章,其中提到了C5.0和Apriori算法,没有仔细说说这算法的含义,昨天写了一下关联分析的理论部分,今天说说关联分析算法之一的Apriori算法,很多时候大家都说,数据分析师更多的是会用就可以了,不必纠结于那些长篇累牍的理论,其实我觉得还…