关联规则概念图
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)PPT课件
3.多层关联规则挖掘算法
对于很多的应用来说，由于数据分布的分散性，所以很难在数据最细节的层次上发现一些强 关联规则。当我们引入概念层次后，就可以在较高的层次上进行挖掘。虽然较高层次上得出的规 则可能是更普通的信息，但是对于一个用户来说是普通的信息，对于另一个用户却未必如此。所 以数据挖掘应该提供这样一种在多个层次上进行挖掘的功能。
(1)
如 ：if A then B。则它的支持度Support=P(A and B) 2. Confidence（可信度）：它是针对规则而言的。
Confidence=p(condition and result)/p(condition)。
(2)
如：If B and C then A。则它的可信度Confidence=p(B and C and A)/p(B and C)。 把满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则成为强规则。项的集合称
多层关联规则的分类：根据规则中涉及到的层次，多层关联规则可以分为同层关联规则和层 间关联规则。
多层关联规则的挖掘基本上可以沿用“支持度-可信度”的框架。不过，在支持度设置的问题 上有一些要考虑的东西。
4.多维关联规则挖掘算法
对于多维数据库而言，除维内的关联规则外，还有一类多维的关联规则。例如：年龄（X， “20…30”） 职业（X，“学生”）==> 购买（X，“笔记本电脑”）在这里我们就涉及到三个 维上的数据：年龄、职业、购买。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小 支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集 合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定 义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被 留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。
流程图与关联图课件
常用的流程图绘制工具和软件包括Microsoft Visio、Lucidchart、Draw.io等。 这些工具和软件通常提供了丰富的图形符号库和布局功能，支持用户自定义符号 和样式，同时还能够导出流程图为多种格式，方便分享和打印。
01
流程图的绘制方法
开始与结束的绘制
开始节点
用椭圆表示，标注“开始”或 “Start”。
在判断或决策节点标 注条件或决策内容。
01
流程图的实例分析
业务流程图实例
总结词
业务流程图用于描述一个组织或系统的业务流程，展示业务运作的全过程。
详细描述
业务流程图通过图形化的方式展示业务流程的各个环节，包括输入、处理和输出等步骤。它有助于分析业务流程 的合理性、优化业务流程和提高工作效率。例如，银行业务流程图可以展示从客户开户、存取款、贷款到客户销 户等全过程。
数据流程图实例
总结词
数据流程图用于描述数据的流动和处理 过程，展示数据在组织中的流动和变换 。
VS
详细描述
数据流程图是一种描述数据处理过程的工 具，通过图形化方式展示数据的流动、处 理和存储过程。它有助于分析数据处理的 合理性、优化数据处理流程和提高数据处 理效率。例如，销售数据分析流程图可以 展示从数据采集、清洗、分析到报告生成 等全过程的数据处理流程。
专业的思维导图和关联图绘制 工具，支持多种图形和符号，
易于使用和定制。
01
关联图的绘制方法
关联线的绘制
关联线是连接各个节点，表示它 们之间关系的线条。
线条应从输入节点指向输出节点 ，表示数据或信息的流动方向。
线条应保持简洁，避免交叉和不 必要的弯曲。
关联图的文字标注
文字标注应清晰、简洁，说明 节点之间的关系。
生物图表题之概念图(关系图)
生物图表题之概念图（关系图）概念图是由点和连线组成的一系列概念的结构化表征，概念图中的每一个点表示某一领域内的各个概念，连线则表示点中概念间的内在逻辑联系。
概念图是考查学生的信息处理能力的要素之一，与传统简单的选择题、填空题相比，概念图不仅可以考查学生对知识的整体把握程度，扩大对知识的考查面，还可以考查学生对知识之间有机联系的理解程度，所以这类新题型在近几年的高考（或各地的高考模拟试题）中经常出现。
1 集合形式之一-------独立型：理清具有独立关系的生物学概念1.1 模式图示：1.2实例运用：2 集合形式之二-------包含型：理清一系列具有从属关系的生物学概念2.1 模式图示：2.2实例应用：3 集合形式之三——重合型：理清完全等同关系的生物学概念3.1 模式图示：概念a 概念b 概念a 概念b ×有联系 （1）完全独立型 （2）相对独立型 载体 运载体 × 光合作用呼吸作用有联系 A B 胚囊 囊胚 ×吸收水分 吸收离子 有联系 C D概念a概念b 应激性反射 A 群落 BC无联系无联系无联系4 集合形式之四——重叠型：理清具有公共关系的生物学概念4.1 模式图示：4.2 实例运用：5 集合形式之五——混合型：分散的生物学概念知识理顺为系统化5.1 模式图示：以上几种图示的混合型5.2 实例运用：染色体染色质基因工程DNA重组技术转基因技术基因拼接技术细胞外液内环境3.2 实例运用：A 物质相同B 技术相同C 范围相同概念a 概念b公共部分（交集）矿质元素必需元素必需的矿质元素（14种）患甲病概率患乙病概率同时患病概率CO2 H2O糖类氧化产物脂类氧化产物蛋白质氧化产物A B Cdcab乳酸菌蓝藻原核生物细菌Adacb无丝分裂减数分裂有丝分裂真核生物的分裂方式B【练习】1．图中①、②、③三个图分别代表某个概念或某类物质。
以下各项中，能构成图中关系的是A．DNA、染色体、基因 B．反射、应激性、适应性C．酶、蛋白质、激素 D．减数分裂、有丝分裂、无丝分裂【解析】C，大多数酶是蛋白质，有些激素(如胰岛素)也是蛋白质，因此酶和激素与蛋白质之间为交叉关系；酶和激素是两类物质，为并列关系。
《数据挖掘关联规则》PPT课件
值 s(A B )|{ |T D |A B T}|| ||D ||
规则 AB 在数据集D中的支持度为s, 其中s 表示
D中包含AB (即同时包含A和B)的事务的百分 率.
8
度量有趣的关联规则
可信度 c D中同时包含A和B的事务数与只包含A的事务 数的比值
24
加权关联规则的描述
对于项目集 X、Y， X、Y，XI ∩Y =φ ，如果有 wsup( X ∪Y )≥wminsup，且 conf(X→Y)≥minconf， 则称 X→Y 是一条加权关联规则。
25
权值的设定
加权支持度 (1)、平均值： (2)、归一化：
(3)、最大值：
w'sup(x)1k(jk1wj)sup(x)
证明:设n为事务数.假设A是l个事务的子集,若 A’ A , 则A’ 为l’ (l’ l )个事务的子集.因此, l/n ≥s(最小 支持度), l’/n ≥s也成立.
18
Apriori 算法
Apriori算法是一种经典的生成布尔型关联规则的频 繁项集挖掘算法.算法名字是缘于算法使用了频繁项 集的性质这一先验知识.
方法: 由频繁k-项集生成候选(k+1)-项集,并且 在DB中测试候选项集
性能研究显示了Apriori算法是有效的和可伸缩 (scalablility)的.
21
The Apriori 算法—一个示例
Database TDB
Tid Items
10
A, C, D
20
B, C, E
C1
1st scan
threshold )
for each itemset l1 Lk-1
关联规则
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。
关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。
关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
更确切的说，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的影响。
现实中，这样的例子很多。
例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。
这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。
这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。
比如人寿保险，一份保单就是一个事务。
保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。
保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。
这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。
通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。
在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。
可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
关联规则算法过程
关联规则算法过程关联规则算法，又称为关联分析算法，是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中项目之间的关联关系。
这些关联关系可以用于预测未来事件，或者用于制定更好的商业策略。
一、算法介绍关联规则算法的目的是发现数据集中项目之间的关系，这种关系可以用频繁项集来表示。
频繁项集是一个包含频繁项的项集，频繁项是在数据集中出现频率较高的项。
关联规则算法的基本思想是：在数据集中找出频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。
关联规则是由一个前项和一个后项组成，前项和后项都是频繁项集。
关联规则的意义是：如果一个事物包含前项，则它也很可能包含后项。
关联规则可以用以下形式表示：前项→ 后项。
二、算法流程关联规则算法的流程如下：1. 扫描数据集，计算每个项的出现频率。
2. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的项。
3. 构造长度为2的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
4. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
5. 根据长度为2的频繁项集，构造长度为3的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
6. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
7. 根据长度为3的频繁项集，构造长度为4的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
8. 重复上述步骤，直到不能生成更长的候选集为止。
9. 根据频繁项集生成关联规则。
10. 用关联规则进行预测或制定商业策略。
三、算法优化关联规则算法的时间复杂度很高，因为它需要在数据集中生成大量的候选集。
为了提高算法的效率，可以采用以下优化方法：1. 压缩数据集：对于出现频率较低的项，可以将它们从数据集中删除，从而减少候选集的数量。
2. 停止生长：当生成的候选集中有一个子集不是频繁项集时，就可以停止生成更长的候选集了。
3. 剪枝：当一个候选集的所有子集都是频繁项集时，它自己也是频繁项集，可以将它加入频繁项集中。
关联规则分析及应用.ppt
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2012-10-12
一、基本概念
D
TID
Items
001
I1、I2、I5
002
I2、I4
T
003
A I2、I3
004
I1、I2、I4
005
I1、I3
006
B I2、I3
007
I1、I3
008
I1、I2、I3、I5
009
I1、I2、I3
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In（n=1,2,…） 指具体项目，如 购物篮分析中：
台式机=>Sony打印机
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三、关联规则的分类
分层示例：
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2012-10-12
三、关联规则的分类
基于规则中数据的维数： A.单维关联规则:只涉及到数据的一个维，如用户购
买的物品；
B.多维关联规则:要处理的数据将会涉及多个维。
TID 001 002
eg:
姓名 张三 李四
性别 女 男
I1 I2 I5, I1 I5 I2, I2 I5 I1, I1 I2 I5, I2 I1 I5, I5 I1 I2,
confidence = 2/4 = 50 % confidence = 2/2 = 100 % confidence = 2/2 = 100 %
confidence = 2/6 = 33% confidence = 2/7 = 29% confidence = 2/2 = 100 %
Data Mining
关联规则分析及应用
2012-10-12
1
目录
1
基本概念
关联规则与反向关联
ACM Transactions on Information Systems, Vol. 22, No. 3, July 2004.
XINDONG WU University of Vermont CHENGQI ZHANG University of Technology, Sydney, Australia SHICHAO ZHANG University of Technology, Sydney, Australia and Tsinghua University, China
例子
• 计算fipi与iipi，对Lk和Nk进行修剪
例子
• 修剪后的L2
• N2 =AC, AE, AF, BE, CE, DE, DF, EF • 分别加入PL和NL • Tem3=BCD, BCF, BDF
例子
• Tem4为空，到第三步终止
4.搜索关联规则
• =1，X与Y独立 • >1， X与Y正关联 • 越大，关联越强 • <1， X与Y负关联 • 越大，关联越强
2.概念
• • • • • 项目（item） 项集（itemset） 事务（transaction） 前项（ antecedent antecedent） 后项（ consequent）
2.概念
• 规则支持度（Support）：普遍性 ）：普遍性 （Support）：
• 项目X和项目Y项同时出现的概率 项目X和项目Y
提纲
• • • • • • 1.概述 2.概念 3.搜索感兴趣的象集（interesting itemsets ） 4.搜索关联规则 4. 5.相关文献 6.实验结果