关联规则原理以及python实现

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2023-09-05 17:06:32

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关联规则原理以及python实现	关联规则原理以及python实现apriori

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【代码】python实现apriori关联规则算法代码实现。

Apriori 算法原理以及python实现 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。（节选自百科） 1. Apriori 算法原理介绍设想场景如下：有一商场，记录对比每位顾客每次购买商品的清单，会

Apriori算法介绍：Apriori其实是为了降低搜索空间以及提高搜索速度而设计的一种算法，本文采用python实现，彻底理解“频繁项集的所有非空子集一定是频繁的”这句话，并实现连接步、剪枝步、规则生成、提升度计算等。本节代码参考了《机器学习实战》第十一章中的代码，也参考了R语言的arules包，该包没有实现一对多的规则，因此，在以上基础上进行了改进，包括实现剪枝步，规则生成(一对一，一对多，多...

一、关联规则原理： 1、概述： 关联规则算法是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。频繁项集：经常出现在一块的物品的集合。 关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系。关联分析典型的例子，沃尔玛超市啤酒于尿不湿的关联分析。例如：购物篮数据订单编号购买商品...

在当今大数据时代，数据分析和挖掘技术成为解决实际问题和优化业务流程的重要工具。其中，关联规则挖掘作为一种强大的数据挖掘技术，在市场分析和购物篮分析中发挥着重要作用。本文将带领你深入了解关联规则挖掘的概念、实际应用，以及如何使用Python中的Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘。最后，我们将探讨如何解读挖掘结果并通过可视化工具展示关联规则的分布。

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