Groceries数据集下载

Groceries数据集

该数据集是开源软件RGui里arules软件包中的Groceries数据集，记录了某个杂货店一个月的真实交易记录。具体是9835行，169列，即9835条消费记录、169个不同商品，可用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁集的挖掘和关联分析。

Groceries.csv

关联分析中的Groceries数据集,转为csv格式，比同类资源便宜的多

groceries.csv

【自己动手写模式挖掘（一）——初步搭建 Apriori 频繁模式挖掘框架】博文所使用的数据集，Groceries 数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录，共有 9835 条消费记录和 169 个商品

groceries数据集

共计9835条数据，33个特征属性。利用Apriori等关联算法，寻找频繁项集，挖掘关联规则。平时测试用用

python数据挖掘机器学习实战UCI Groceries Dataset 的关联分析任务（完整项目：数据集+word+代码）

本实验选择UCI Groceries销售数据作为数据挖掘样本。共9836条数据，其中包括了商品名称、购买ID，利用Apriori算法来寻找不同的商品组合。本实验首先对数据集进行预处理，将同一件商品由于口味或者尺寸不同而导致的商品名称的差异进行一般化。并将商品中的空余项删除。然后，通过商品ID将销售数据合并成购物篮元组数据，为下一步的关联规则挖掘做准备。 利用Apriori算法进行频繁项集的挖掘，并且根据所挖掘到的频繁项集自动生成关联规则。