关联分析的一般方法_杨小红
报告中的关联分析技巧与策略
报告中的关联分析技巧与策略导言：在现代信息时代，数据成为决策的关键因素之一。
无论是商业领域、社会科学还是学术研究，关联分析技术都被广泛应用于数据挖掘与分析。
本文将围绕报告中的关联分析技巧与策略展开讨论，介绍关联分析的概念与基本原理，并针对不同场景提出相关的分析方法和应用策略。
一、关联分析的概念与基本原理关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的关联规则。
关联规则表示数据集中项之间的频繁关联关系，即某些项的同时出现频率较高。
关联规则的形式可以表示为“A→B”，表示在数据集中，当事物A出现时，事物B也很可能同时出现。
二、关联分析的算法与工具1. Apriori算法Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一，它通过生成候选项集和筛选频繁项集的方式来发现关联规则。
Apriori算法基于Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。
通过不断迭代生成候选项集和筛选频繁项集，可以高效地发现数据集中的关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它基于FP树（Frequent Pattern Tree）的数据结构进行频繁项集的挖掘。
FP-Growth算法通过两次遍历数据集构建FP树，然后通过FP树的头指针表和条件模式基来发现频繁项集，避免了生成候选项集的过程，提高了算法的效率。
3. 关联分析工具目前市面上有许多可用于关联分析的工具，比如Weka和R语言中的arules包等。
这些工具提供了简便易用的接口和函数，可以方便地进行数据预处理、关联规则挖掘和结果展示。
三、关联分析在市场营销中的应用1. 交叉销售关联分析可以帮助企业发现销售数据中的关联规律，从而进行精确的产品定位和交叉销售。
例如，通过分析顾客购买历史数据，可以发现某些商品之间存在较强的关联性，然后推荐给顾客购买，刺激消费。
2. 购物篮分析购物篮分析是一种常见的关联分析应用，它通过分析顾客购物篮中的商品组合，发现顾客购买习惯和偏好。
关联分析的一般思路 存在问题及发展趋势
PLINK Purcell et al, American Journal of Human Genetics, 2007, 81 /~purcell/plink/index.shtml
9Germplasm collections need to encompass adequate genetic diversity to cover most variations for the traits of interest. 9The balance between genetic diversity and germplasm adaptation should be considered.
8
Genetic relatedness & traits
Flint‐9Garcia et al. The Plant Journal, 2005 44, 1054–1064
Correction for false positive
¾GC (Genomic control, Devlin and Roeder, Biometrics 1999 55:997–1004) ¾Population structure (Pritchard et al, Genetics, 2000 155: 945–959) ¾PCA (Principle component analysis, Price et al, Nature Genetics, 2006 38: 904‐905) ¾nMDS (nonmetric multidimensional scaling, Zhu and Yu, Genetics 2009 182: 875–888) ¾Kinship (Yu et al, Nature Genetics 2006 38: 203‐208)
关联分析——精选推荐
关联分析应⽤STRUCTRE软件（Pritchard 2000），是对群体进⾏基于数学模型的类群划分，并计算材料相应的Q值（第i材料其基因组变异源于第k群体的概率）。
分析的⼤致理念是，⾸先假定样本存在K个等位变异频率特征类型数（即服从Hardy-Weinberger平衡的亚群，这⾥K 可以是未知的），每⼀类群标记位点由⼀套等位变异频率表征，将样本中各材料归到(或然率⽤Bayesian⽅法估计)第k个亚群，使得该亚群群体内位点频率都遵循同⼀个Hardy-Weinberg 平衡。
群体结构的问题探讨⼀⽹友问了以下问题：你好，我也想请问⼀下关联分析中遇到的⼏个疑问，1.所谓的群体结构的消除是指群体结构越简单越好吗？为什么有的植物研究中分了好多的群，如果分布不是很均匀就是存在群体结构？2.在群体结构分析过程中选择标记越多越好好，是每个染⾊体平均距离的选⼏个最合适？有没有明确的规定啊？希望能得到您的赐教，谢谢我的回复：（1）⾸先需要搞清楚群体结构的定义（见以下幻灯）。
在现实群体中，很难有（a）类理想群体，因此在绝⼤多数情况下，我们在统计分析时都要将群体结构造成的伪关联考虑进去，⽽不是消除。
常见的办法就是应⽤STRUCTRE软件，进⾏基于数学模型的类群划分，计算材料相应的Q值（第i材料其基因组变异源于第k群体的概率）。
分析的⼤致原理是，⾸先假定样本存在K个等位变异频率特征类型数（即服从Hardy-Weinberger平衡的亚群，这⾥K 可以是未知的），每⼀类群SSR位点由⼀套等位变异频率表征，将样本中各材料归到(或然率⽤Bayesian⽅法估计)第k个亚群，使得该亚群群内位点频率都遵循同⼀个Hardy-Weinberg 平衡。
所得Q值会作为协变量纳⼊后续的关联分析的回归⽅程。
（2）群体结构分析过程中选择标记的多少，已有模拟研究的结果，详见⽂献：Simulation Appraisal of the Adequacy of Number of Background Markers for Relationship Estimation in Association Mapping；Jianming Y u,* et al；Published in The Plant Genome 2:63–77. Published 18 Mar. 2009.；doi:10.3835/plantgenome2008.09.0009⽂章的建议是：For Q，>1000 single nucleotide polymorphisms or 100 simple sequence repeats for maize. For K (a minimum of several hundred SNPs spread over the whole genome is recommended ...选取标记时注意：标记距离要远些，距离近的标记不适合Structure软件分析,正如软件说明所述“The model assumes that markers are not in linkage disequilibrium (LD) withinsubpopulations, so we can't handle markers that are extremely close together……..”2.关联分析的优点（1）不需要专门构建作图群体，⾃然群体或种质资源都可作为研究材料；（2）⼴泛的遗传材料可同时考察多个性状⼤多数QTL关联位点及其等位变异，不受传统的FBL的“两亲本范围”的限制；（3）⾃然群体经历了许多轮重组后，LD衰减，存在于很短的距离内，保证了定位的更⾼精确性连锁不平衡和遗传连锁的关系连锁不平衡并不等同于遗传连锁，它们之间既有联系⼜有区别：遗传连锁考虑的是两位点间的重组率是否等于0.5，⼀般来说，同⼀染⾊体上的任何两位点间都存在⼀定的连锁关系。
第十二讲 关联分析方法
比较候选支持度 计数与最小支持 度计数
L3
项集 {I1，I2，I3} {I1，I2，I5} 支持度 2 2
求频繁集结束
17
置信度计算
• 置信度使用下式计算：
Confidence(A → B) =support_count(A∪B)/support_count(A)
其中：support_count(A∪B) 是包含A∪B 的事务数， support_count(A) 是包含A的 事务数。
20
最小置信度设定为70％，则只有以下三个关联规则输出：
四. 关联规则价值衡量的方法
1. 系统客观层面 使用“支持度-可信度”的框架，有时会产生一些错误的结果。 看如下的一个例子： 〖例〗假设一个提供早餐的零售商调查了400名学生在早晨进 行什么运动，得到的结果是275名学生打篮球，280名学生晨 跑，180名学生打篮球、晨跑。那么如果设minsup为40%， minconf为60%，可以得到如下的关联规则： 打篮球 晨跑 因为它的支持度为180/400=45%;信任度为180/275=65.5%; 显然分别满足最小支持度和最小信任值得要求。 但这条规则，其实是错误的，因为晨跑的学生的比例是 70%， 大于65.5%(信任度值)。说明了打篮球和晨跑之间所存在的关 系是一种负关联，也就是存在打篮球将会减少晨跑的人数的 可能。
L1
• 最后，从大数据项集中导出规则。
12
Apriori算法中的关键步骤
13
Apriori算法中的关键步骤
14
举例
• 下表为顾客购买记录情况，TID代表一次购 买记录,其中I1—牛奶，I2 —鸡蛋，I3 —面 包，I4 —黄油，I5 —果酱。试分析顾客同 时购买食品的情况。(设最小支持度为2)
关联分析方法
关联分析方法关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项之间的关系和规律。
它主要用于市场篮分析、交叉销售分析、购物篮分析等领域。
在这篇文档中，我们将介绍关联分析的基本概念、常用算法以及其在实际应用中的一些注意事项。
首先，关联分析的核心概念是“支持度”和“置信度”。
支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指包含某个项集的规则的可信度。
通过支持度和置信度，我们可以找出频繁项集，并生成关联规则。
常用的关联分析算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的算法，它通过迭代的方式来发现频繁项集。
而FP-Growth算法则是一种基于树结构的算法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
在实际应用中，关联分析可以帮助企业发现潜在的市场机会和消费者行为规律。
例如，通过分析顾客购买商品的关联规则，商家可以进行精准的商品推荐和促销活动，从而提升销售额和客户满意度。
但是，在进行关联分析时，我们也需要注意一些问题。
首先，关联分析可能会受到数据的稀疏性和噪声的影响，因此需要对数据进行预处理和清洗。
其次，关联分析可能会发现一些虚假的关联规则，因此需要对规则进行评估和过滤。
最后，关联分析的结果需要结合业务知识进行解释和应用，避免盲目的决策和误导性的结论。
综上所述，关联分析是一种重要的数据挖掘技术，它可以帮助我们发现数据集中的潜在关系和规律。
通过合理选择算法、进行数据清洗和评估，以及结合业务知识进行解释和应用，我们可以充分发挥关联分析的作用，为企业决策和市场营销提供有力支持。
希望本文能够帮助读者更好地理解关联分析方法，并在实际应用中取得更好的效果。
关联分析方法范文
关联分析方法范文关联分析方法是一种用于发现数据集中项目之间的关联关系的统计技术。
通过分析数据集中的频繁项集和关联规则，可以揭示不同项目之间的相关性，帮助人们了解他们之间的关系，并根据这些关系进行决策和预测。
在数据挖掘和市场分析等领域中，关联分析方法得到了广泛的应用。
关联分析的基本概念包括频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是指描述这些项集之间的关联关系的规则。
例如，一个频繁项集可以是“牛奶”，“面包”，“黄油”，而一个关联规则可以是“牛奶”和“面包”一起出现的概率为80%。
关联分析的常用算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种逐步的算法，用于生成频繁项集。
它基于一个先验的最小支持度阈值，在数据集中逐步生成满足支持度要求的项集。
而FP-Growth算法则是一种更高效的算法，它通过构建一个频繁模式树来表示数据集，从而减少了的时间复杂度。
关联分析方法在很多领域中都有应用。
在零售业中，通过关联分析可以发现哪些产品常常一起被购买，从而为销售策略和产品布局提供指导。
例如，如果发现“尿布”和“啤酒”经常一起被购买，零售商就可以将它们放在相邻的货架上，以促进销售。
在医疗保险领域中，通过关联分析可以分析病人的病史和治疗方案之间的关系，从而提供更好的医疗服务和预防措施。
另外，关联分析方法还可以应用于广告推荐、网络安全、市场营销等领域。
在广告推荐方面，通过分析用户的购买历史和网页浏览记录，可以推荐用户可能感兴趣的广告。
在网络安全领域，关联分析可以帮助发现网络攻击的模式和漏洞，提供相应的防护措施。
在市场营销方面，通过关联分析可以挖掘出顾客的购买习惯和偏好，为企业提供个性化的营销方案。
然而，关联分析方法也存在一些限制和挑战。
首先，关联分析是基于统计学的方法，在分析结果中可能存在冗余和意外的关联关系。
其次，关联分析方法对于大规模数据集的处理效率较低，可能需要耗费较长的计算时间。
关联分析的技巧
关联分析的技巧关联分析是一种用于发现不同变量之间关系的数据挖掘技术。
以下是一些关联分析的技巧：1. 频繁项集挖掘：通过计算不同项集在数据集中的支持度来发现频繁项集，支持度指的是某个项集出现在数据集中的频率。
频繁项集表示经常同时出现的一组项，可以用来发现不同项之间的关联关系。
2. 关联规则挖掘：在得到频繁项集后，可以生成关联规则来描述项集之间的关系。
关联规则一般以“If X, then Y”的形式表示，其中X和Y分别表示项集的子集。
3. 支持度和置信度的设置：支持度和置信度是关联分析中用于衡量关联关系强度的指标。
支持度表示包含项集X和Y的事务数与总事务数的比例，置信度表示包含项集X的事务中同时包含项集Y的比例。
合理设置支持度和置信度的阈值可以过滤掉不重要的关联规则，只保留有意义的关联关系。
4. 数据预处理：在进行关联分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤。
这有助于提高关联分析的准确性和效率。
5. 多层次关联分析：在某些情况下，不同项集之间可能存在多层次的关联关系。
通过多次关联分析和子集生成，可以发现更复杂的关联规则。
6. 可视化展示：通过将关联规则以图表或图形的形式展示出来，可以更直观地理解不同项之间的关联关系。
常用的可视化方法包括散点图、网络图和树状图等。
7. 马尔科夫定理：马尔科夫定理是关联分析中的一个重要原理，指的是任意物品是否出现的概率只与与其相关的物品出现的概率有关，而与其他物品无关。
利用马尔科夫定理可以简化关联分析的计算过程。
8. 重复关联分析：在实际应用中，关联规则的发现往往是一个迭代的过程。
通过反复进行关联分析，可以不断发现新的关联规则和关联关系。
关联分析
内容概要
基本概念 Apriori算法 FP-Growth算法 关联规则分类 其他
第3章 关 联
3.1 基本概念 3.2 原 理 3.3 核心算法 3.4 其 他
基本概念
自然界中某种事物发生时其他事物也会发生
的这样一种联系称之为关联。
反映事件之间依赖或关联的知识称为关联型
知识（又称依赖关系）。 (?)
项集 ｛I1，I2，I3｝ ｛I1，I2，I5｝
支持度计数 2 2
Apriori算法详述
• 输入：交易数据库D；最小支持度阈值min_sup。 • 输出：D中的频繁项集L。 • 方法：
• (1) 找频繁项集1-项集; • (2) apriori_gen(Lk-1,min_sup) 函 数 做 两 个
关联规则度量
名称 置信度
支持度 期望可信度 改善度
描述
公式
X出现的前提 下，Y出现的 频率
P(Y|X)
X、Y同时出现 P(X∩Y) 的频率
Y出现的频率 P(Y)
置信度对期望 P(Y|X)/P(Y) 可信度的比值
挖掘交易数据库D中所有关联规则 的问题可以被划分为两个子问题：
找出所有具有最小支持度的项集( 频使繁用项频集繁)项。集生成期望的关联规则
定义3.1：关联是两个或多个变
量取值之间存在的一类重要的可 被发现的某种规律性。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析
关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的 关联关系，描述数据之间的密切度。
关联分析的结果常有两种： 关联规则和序列模式。
关联规则用于寻找在同一个事件中出现的不同项 的相关性；
｛I1，I3｝ 4
｛I1，I4｝ 1
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关联分析的一般方法关联分析的般方法
杨小红
中国农业大学国家玉米改良中心
2011.5.25
一、候选基因关联分析（TASSEL V2.1）
二、全基因组关联分析（TASSEL V3.0）二全基因组关联分析（V30
数据输入12
3
SNP抽提
3
1
2
4
SNP抽提结果
位点序号与实际序号差1
InDel 抽提
3
12
4
InDel抽提结果
SNP InDel
与的整合1
3 2
SNP与InDel的导出1
3
2
4
LD分析
1
3
2
4
LD plot
1
3
2
LD decay的绘制
多态性位点、群体结构、表型的整合多态性位点群体结构表型的整合
3
1
2
整合数据的核对
3
1
2
4
1
2
1
2
Manhanttan图
单个位点所解释的表型变异R2──ANOVA (Excel)
R2=SS intergroup/SS overall
单因素方数据数据分析
差分析
单倍型分析
1
3
4 2
5
数据的输入1
2
数据的导出12
基因型数据的抽提
3
1
2
4
基因型数据抽提结果
群体结构的设置
2
4
13
分析表型的设置
12
43
基因型表型群体结构的整合
基因型、表型、群体结构的整合12
ctrl
整合数据的核对
运行
——GLM
1
23
4
GLM1
结果
GLM结果2
运行
——MLM_P3D&Compression 3
12
MLM——Compression1
p结果
MLM——Compression2
p结果
MLM——Compression3
p结果
最优Compression 的选择
2760
2780
2720
2740
L k
2660
2680
2700
‐2L n 2620
2640
1.0 1.5
2.3
3.4 5.2 7.8 11.9 22.7 250.0
Compression
运行——MLM_P3D&No Compression
1
23
MLM_P3D&No Compression结果
QQ plot_TASSEL
13 2
Manhattan plot TASSEL
p_
13
2
数据输入
Obp1
Obp2
观察值p
预测值
定义数据标记
定义坐标轴格式
绘图程序
QQ plot_SAS结果。