Apriori关联规则算法是一种经典的数据挖掘方法,用于发现数据集中项之间的关联规则。其主要作用在于发现数据中频繁出现的项集以及它们之间的关联关系,从而揭示数据中的隐藏模式和规律,具体来说Apriori算法可以帮助: 发现频繁项集:Apriori算法能够识别数据集中频繁出现的项集,即经常一起出现的物品组合。这有助于商家了解哪...
购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本项目使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析,发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品之间的关联规则制定销售策略。 2.项目目标 现代商品种类繁多,顾客往往会因此而...
置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度度量,它们分别反映发现规则的有用性和确定性。 这里就使用SQL做简单的购物篮分析(仅实现单维关联规则算法)。 声明1: 使用的数据全部都是随机造出的,因此,分析的结果不代表真实的场景。 声明2: 此次分析过程在Mysql中实现。 ...
基于Apriori 关联规则挖掘算法实现商品购物篮分析,有运行出来的结果以及完整代码解释和项目报告。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 归并排序 - 排序算法 - 归并算法 2025-01-04 13:33:41 积分:1 数据结构-哈夫曼树-实验-C语言实现 2025-01-04 13:29:55 积分:1 ...