1 关联规则1.1 关联规则基本概念1.2 Apriori算法基本思路2 关联分类2.1 CBA关联分类算法思路2.2 CBA算法实现总结关联规则（Association Rules）由Agrawal等人在1993年的文献中提及，并逐渐流行起来，主要用于发掘大量数据中项的相关关系。这种利用频繁项集挖掘潜在关系的技术对于货架摆放、购物推荐、捆绑销售和新...
在进行关联规则挖掘之前,首先对属性进行离散化处理,将数值型变量转化成分类变量。 模型的实际应用 研究数据说明 本文分别用Apriori算法对数据进行处理挖掘,具体结果如下所示。 (1)Apriori算法 虽然Apriori 算法可以直接挖掘生成表中的交易数据集,但是为了关联挖掘其他算法的需要先把交易数据集转换成分析数据集,构建的算...
在R语言中,Apriori关联规则算法是借助arules中的一系列函数来实现的,而另一个包arulesViz则可以实现关联规则的可视化,关联规则分析主要包括对频繁数据集的探索、建立关联规则和关联规则查看和分析。在这我们主要通过Apriori关联规则中apriori方法和Eclat方法实现为例。 [基本要求] (1)按实验内容编写完整的程序,并上机验...
Apriori算法是一种流行的关联规则挖掘和频繁项集提取算法,在关联规则学习中有应用。它旨在对包含交易的数据库进行操作,例如商店客户的购买(购物篮分析)。除了购物篮分析之外,该算法还可以应用于其他问题。例如,在网络用户导航领域,我们可以搜索诸如访问过网页A和网页B的客户也访问过网页C的规则。 Python sklearn 库没...
自从 1993年以来,数据挖掘领域的研究者在关联 规则挖掘的研究上作了大量的工作, 使之成为一种具有实际意义的数据挖掘技术, 其中主要的工作有:经典 的 Apriori 算法及其衍生算法、并行挖掘算法、量化关联规则挖掘算法以及增量挖掘算法等。挖掘方式主要 有:自底向上型 (典型的有 Apriori 算法及其扩展算法 、 自顶...
关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究
基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用
研究发现交通事故数据的模式及潜在规律,针对关联规则挖掘Apriori算法用于交通事故分析效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法,用来分析大量的交通事故记录,从中找到导致交通事故发生的频繁因素组合,从而为交通管理部门采取相应的措施提供决策支持.实验表明:与Apriori算法相比,改进算法具有更好的性能,更适用于交通事故...
发现关联规则要经过以下三个步骤:<br> <br> 1、连接数据,作数据准备;<br> <br> 2、给定最小支持度和最小可信度,利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则;<br> <br> 3、可视化显示、理解、评估关联规则。<br> <br><span>三 、关联规则挖掘的过程</span><br> ...
关联规则挖掘算法在超市销售分析中的应用 关联规则Apriori 算法销售分析销售数据分析是关联规则数据挖掘算法的主要应用领域之一,文章基于关联规则的算法理论,针对应用于超市销售关联规则的特点,提出了适用于超市... 唐敏 - 《计算机科学》 被引量: 55发表: 2006年 ...