1. Support(支持度): 表示同时购买X、Y的订单数占总订单数(研究关联规则的“长表”中的所有购买的产品的订单数)的比例。如果用P(X)表示购买X的订单比例,其他产品类推,那么 2. Confidence(置信度) 表示购买X的订单中同时购买Y的比例,即同时购买X和Y的订单数占购买X的订单的比例。公式表达: 3. Lift(提升度...
3) 从总体上,讨论{X,Y}有没有相关性,可以使用总体的Lift{X,Y}提升度来判别。 则总的支持度、置信度、提升度,分别如下: ”茶叶→咖啡“总的支持度为: Sup{X→Y} = Num(XUY)/Num(all) = 450/1000 = 45% ”茶叶→咖啡“总的置信度度为: Conf{X→Y} = Num(XUY)/Num(X) = 450/500= 90%...
由此可见,提升度正是弥补了置信度的这一缺陷,当lift值为1时表示X与Y相互独立,X对Y出现的可能性没有提升作用,而其值越大(>1)则表明X对Y的提升程度越大,也即表明关联性越强。 通过以上概念,我们可总结出关联分析的基本算法步骤。(1)选出满足支持度最小阈值的所有项集,即频繁项集。 一般来说,由于所研究的...
若要探索牛奶与面包的关联规则:牛奶→面包,可以发现共有5个事务中包含牛奶,4个事务中包含面包,同时含有牛奶与面包的事务有3个,则支持度(牛奶→面包)= 3/6 = 0.5;置信度(牛奶→面包)= 3/6÷(5/6) = 0.6;提升度(牛奶→面包)=3/6÷(5/6*4/6) = 0.9...
1.1 支持度、置信度、提升度 1.2 Apriori算法 1.3 FP-Growth算法 2 导包 3 数据预处理 4 挖掘关联规则 Apriori算法 FP-Growth算法 1 理论知识 1.1 支持度、置信度、提升度 Support(支持度):表示某个项集出现的频率,也就是包含该项集的交易数与总交易数的比例。例如P(A)表示项集A的比例, ...
3️⃣ 提升度: {苹果→啤酒}的提升度等于{苹果→啤酒}的置信度除以{啤酒}的支持度,{苹果→啤酒}的提升度等于1,这表示苹果和啤酒无关联。 {X→Y}的提升度大于1,这表示如果顾客购买了商品X,那么可能也会购买商品Y;而提升度小于1则表示如果顾客购买了商品X,那么不太可能再购买商品Y。
3️⃣提升度: {苹果→啤酒}的提升度等于{苹果→啤酒}的置信度除以{啤酒}的支持度,{苹果→啤酒}的提升度等于1,这表示苹果和啤酒无关联。 {X→Y}的提升度大于1,这表示如果顾客购买了商品X,那么可能也会购买商品Y;而提升度小于1则表示如果顾客购买了商品X,那么不太可能再购买商品Y。
提升度(A→B)=置信度(A→B)/支持度(B) 提升度的三种可能: 提升度(A→B)>1:代表有提升; 提升度(A→B)=1:代表有没有提升,也没有下降; 提升度(A→B)<1:代表有下降。 Apriori算法 那我们应该从哪里考虑着手,可以使用最少的计算资源寻找到最小支持度的频繁模式?寻找满足最小支持度的频繁模式经典算法...
关联规则最核心的概念是,支持度、置信度、提升度;下面用实际的例子来解释一下三个概念的含义。假设这是十车购物蓝的购物清单。 支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率; 啤酒+尿布一共出现了6次,则啤酒+尿布的支持度就是6/10=0.6;啤酒一共出现了8次,则啤酒的支持度就是8/10=0.8;尿布一...
1.支持度(Support ) 2.置信度Confidence 3.提升度(list) 3.挖掘关联规则问题可以划分成两个子问题: 二、关联规则算法 1.Apriori 2.FP-Growth 3.ECLAT 总结 前言 本文介绍的关联规则的主要算法,是对我们老师的ppt进行简要的总结。 一、关联分析概述