01-关联规则概述

精致的猪猪2 2023-01-13 01:55:04

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本系列博客基于温州大学黄海广博士的机器学习课程的笔记，小伙伴们想更详细学习黄博士课程请移步到黄博士的Github、或者机器学习初学者公众号，现在在中国慕课也是可以学习的，内容包括机器学习、深度学习及Python编程，matplotlib、numpy、pandas、sklearn等，资料很详细，要系统学习请移步哦！笔者的博客只是笔记，内容不会十分详细，甚至会有些少错误！ 1.关联规则概述 关联规则(Association Rules)：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性；如果两个或多个事物之

概述无监督的学习方式相近的归类–分类具有一定意义：无监督学习关键：亲疏关系：相似性与距离分类数确定：分多少类合适距离的度量：欧几里得距离：两个点坐标距离：曼哈顿距离：绝对轴距总和：切比雪夫距离：各坐标数值差的最大值明可夫斯基距离：多个距离公式的概括性表述 dist(x) a b b 10.392305 c 2.828427 10.770330 ac距离更短相似性度量余弦相似性的度量：更注重在方向上的差异 cos⁡θ=∑1n(Ai×Bi)∑1nAi2×∑1n

关联规则（Association Rules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。1.1.1 项对一个数据表而言，表的每个字段都具有一个或者多个不同的值，字段的每种取值都是一个项item。1.1.2 项集项的集合称为项集itemset。

一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用...

关联规则概述关联规则中的几个概念频繁项集和强规则误区Apriori算法介绍Apriori核心思想Apriori流程算法步骤问题的关键---如何由频繁项集生成候选集详细例子生成规则概述数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。 关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数

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