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數(shù)據(jù)挖掘筆記:關(guān)聯(lián)規(guī)則-創(chuàng)新互聯(lián)

什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則

從那個尿布和啤酒的故事中不難看出,雖然是兩個完全不相關(guān)的事物之間也可能存在一定的關(guān)系——這也就是所謂的關(guān)聯(lián)規(guī)則;

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  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則:反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性,是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要技術(shù),用于從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系。

    根據(jù)上述規(guī)則,下面給出個例子:


    關(guān)聯(lián)規(guī)則的強度可以用它的支持度和置信度度量??梢钥吹剑姘忘S油一起的關(guān)系在所有組合中支持度最高;

支持度和置信度
  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度:支持度是一種重要度量,因為支持度很低的規(guī)則可能只是偶然出現(xiàn),從商務(wù)角度來看,低支持度的規(guī)則多半也不是令人感興趣的,因為對顧客很少同時購買的商品進行促銷可能并無益處。因此,支持度通常用來刪除那些不令人感興趣的規(guī)則;

  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度:置信度通過規(guī)則進行推理的可靠性。對于給定的規(guī)則 X —>Y,置信度越高,Y 在包含 X 的事務(wù)中出現(xiàn)的可能性就越大;

  • 提升度:提升度代表的是“商品 A 的出現(xiàn),對商品 B 的出現(xiàn)概率提升的”程度。計算公式如下:提升度 (A→B)=置信度 (A→B)/ 支持度 (B)
    所以提升度有三種可能:
    (1)提升度 (A→B)>1:代表有提升;
    (2)提升度 (A→B)=1:代表有沒有提升,也沒有下降;
    (3)提升度 (A→B)<1:代表有下降。


先驗原理
  • 簡介:如果一個項集是頻繁的,則它的所有子集一定也是頻繁的。相反,如果一個項集是非頻繁的,則它所有的超集也是非頻繁的;
  • 支持度的反單調(diào)性(anti-monotone):一個項集的支持度絕不會超過它的子集的支持度;
    基于此原理,我們就能對項集進行 基于支持度的剪枝(support-based pruning),不用計算支持度就能刪除掉某些非頻繁項集——>

Apriori算法
  • 主要步驟:
  1. K=1,計算 K 項集的支持度(也就是各自為集);
  2. 篩選掉小于最小支持度的項集;
  3. 如果項集為空,則對應(yīng) K-1 項集的結(jié)果為最終結(jié)果。
    否則 K=K+1,重復(fù) 1-3 步。
  • 缺點:
  1. 可能產(chǎn)生大量的候選集,因為采用排列組合的方式,把可能的項集都組合出來了;
  2. 每次計算都需要重新掃描數(shù)據(jù)集,來計算每個項集的支持度;

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