做网站需要哪些步骤,网站主页的布局方式,网站seo优化检测,京东自营商城官网关联规则分析1.简单来说-关联规则2.经典关联规则挖掘-Apriori1.简单来说-关联规则
关联规则–通过量化的数字描述物品甲的出现 对 物品乙的出现 有多大影响。
最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系#xff1a;哪组商品可能会在一次购物中同时购买。
广泛…
关联规则分析1.简单来说-关联规则2.经典关联规则挖掘-Apriori1.简单来说-关联规则
关联规则–通过量化的数字描述物品甲的出现 对 物品乙的出现 有多大影响。
最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系哪组商品可能会在一次购物中同时购买。
广泛应用于–购物篮数据生物信息学医疗诊断网页挖掘和科学数据分析。
关联规则举例 购买面包的用户很有可能会购买牛奶面包≥牛奶面包\geq 牛奶面包≥牛奶面包为前项牛奶为后项。面包降价销售适当提高牛奶的售价。这一关联规则可能会增加超市的整体利润。 “啤酒与尿布”–最常听到的例子
关联规则分析 找出数据集中各项之间的关联关系。 发现关联规则的算法 为 无监督学习算法–Apriori,Eclat,FP-Tree,灰色关联法
2.经典关联规则挖掘-Apriori
Apriori–挖掘频繁项集核心思想通过连接产生候选项与其支持度通过剪枝生成频繁项集。
基本概念
关联规则的支持度–项集A和B同时发生的概率p(A∩B)p(A\cap B)p(A∩B)关联规则的置信度–项集A发生则项集B发生的概率p(B∣A)p(B|A)p(B∣A)最小支持度/最小置信度–一条规则有效的最小阈值专家确定。项集–包含项目的集合{牛奶麦片糖}是一个三项集支持度计数事物集中包含项目集A的事物的个数。
依据公式计算相应的概率就可以了就是概念的理解。
