购物篮分析: Apriori算法: 参数设置: 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…

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每…

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:…

1.什么是关联规则 "尿布与啤酒"的故事大家都有听过,这里就不罗嗦了. 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.…

<机器学习实战>的最后的两个算法对我来说有点陌生,但学过后感觉蛮好玩,了解了一般的商品数据关联分析和搜索引擎智能提示的工作原理.先来看看关联分析(association analysis)吧,它又称关联规则学习(association rule learning),它的主要工作就是快速找到经常在一起的频繁项,比如著名的“啤酒”和“尿布”.试想一下,给我们一堆交易数据,每次的交易数据中有不同的商品,要我们从中发掘哪些商品经常被一起购买?当然穷举法也可以解决,但是计算量很大,这节的算法Aprior…

Arules包详解 包基本信息 发布日期:2014-12-07 题目:挖掘关联规则和频繁项集 描述:提供了一个表达.处理.分析事务数据和模式(频繁项集合关联规则)的基本框架. URL:http://R-Forge.R-project.org/projects/arules/,http://lyle.smu.edu/IDA/arules/ 依赖包: Matrix包 建议学习包:pmml, XML, arulesViz, testthat 作者(牛牛们):Michael Hahsler [aut,…

一.Apriori原理 Apriori是关联分析中较早的一种方法,主要用来挖掘那些频繁项集合,其思想是: 1.如果一个项目集合不是频繁集合,那么任何包含它的项目(超集)也一定不是频繁集. 2.如果一个项目集合是频繁集合,那么它的任何非空子集(子集)也是频繁集合. 二.关联分析 1.发现频繁项集→ 经常出现在一起的样本集合 2.发现关联规则→ 暗示两种样本之间可能存在很强的关系 3.Apriori原理可减少支持度计算量 ***************************************…

package weka.filters.unsupervised.attribute; PrincipalComponents 属性: /** The data to transform analyse/transform. */ protected Instances m_TrainInstances; /** Keep a copy for the class attribute (if set). */ protected Instances m_TrainCopy; /** The h…

dvdtrans.csv数据:该原始数据仅仅包含了两个字段(ID, Item) 用户ID,商品名称(共30条) #导入arules包 #install.packages("arules") library (arules) setwd('D:\\data') Gary=read.csv(file="dvdtrans.csv",header=T) # 将数据转换为arules关联规则方法apriori 可以处理的数据形式.交易数据 # transactions &qu…

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法…