我们如何使用Apriori算法来挖掘购物篮分析中的关联规则? A. 通过比较每个项目的出现频率与所有事务的频率 B. 通过比较每个项目在购物篮中的出现频率与在所有事务中的
其中最著名的算法是Apriori算法,它通过迭代过程从数据集中生成频繁项集,并使用这些频繁项集生成关联规则。 在Python中,我们可以使用mlxtend库中的apriori函数来实现Apriori算法。首先,我们需要安装mlxtend库,可以使用以下命令安装: pip install mlxtend 接下来,我们将使用一个标准数据集来演示Apriori算法的使用。这个数据...
from __future__ import print_function import pandas as pd from apriori import * #导入自行编写的apriori函数 inputfile = '../data/menu_orders.xls' outputfile = '../tmp/apriori_rules.xls' #结果文件 data = pd.read_excel(inputfile, header = None) print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵......
一条规则A->B的置信度定义为support(A|B)/support(B),这里A|B表示并集,其中A叫做前件,B; 在寻找频繁项集时,我们知道如果一个项集不满足最小支持度,这这个项集的所有超集都不满足最小支持度;在挖掘关联规则时,也有类似的属性:如果某条规则不满足最小置信度要求,那么该规则的所有子集也不会满足最小置信度...
这份文件的apriori算法作为一种方法使用的群集分析关联规则和数据挖掘,这是采矿客户知识的落实情况外,从公司、凤凰之旅国际、在台湾。 从数据挖掘知识提取结果如下所示知识模式、规则和知识地图,以提出建议和解决方案,为新的产品开发公司的案例和客户关系管理。