【数据挖掘】5 数据挖掘关联规则
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
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四、关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值 型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动 态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）= 2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而 在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打 印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层 次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维关联规则和多维关联规则。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联 规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的 一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则 只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段 的信息，是两个维上的一条关联规则。
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
数据挖掘中的关联规则挖掘分析
数据挖掘中的关联规则挖掘分析数据挖掘是指从大量数据中自动地发掘出有价值的信息和知识的过程。
而关联规则挖掘分析则是数据挖掘的一个重要技术，它旨在找出数据集中多个元素之间的关系规律，通常通过寻找事务之间普遍存在的共现性来实现。
举个例子，关联规则挖掘可以用于超市购物行为的分析，寻找顾客购物时的购买模式，比如经常购买牛奶的顾客也可能购买面包。
关联规则通常包含两个部分：前件（antecedent）和后件（consequent），其中前件是关联规则中的条件，后件则是关联规则中的结论。
关联规则的形式通常为：{A, B} → C，其中 {A, B} 是前件，C 是后件，→ 表示“推导”或“条件成立时”的意思。
在实际应用中，关联规则挖掘可以帮助分析人员了解所研究数据集中的多种关系，从而为他们的后续工作提供一些有价值的洞见。
例如，它可以帮助超市指导员制定更有效的促销策略，或者帮助医生预测疾病的发生率等等。
现在，我们来简单介绍一下关联规则挖掘分析的算法和流程。
算法流程:1. 收集数据在进行关联规则挖掘分析之前，我们首先需要收集相关数据。
在数据挖掘领域，不同类型的数据集有着不同的采集方式，它们可以是来自各行业的交易、企业业务数据或社交媒体数据等。
2. 数据预处理在收集到数据后，我们需要对其进行预处理，以确保数据清洁、规范和可用。
这一阶段包括数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等等。
3. 挖掘频繁项集在数据预处理后，我们需要进行数据挖掘的核心任务——挖掘频繁项集。
其实，支持度（support）是频繁项集挖掘中最重要的一项指标，用于测量数据集中交易或项集之间的关系强度。
如果一个项目集的支持度高于预设的最小支持度，那么该项目集就是频繁的。
4. 构建关联规则挖掘出频繁项集后，我们可以利用它们来构建关联规则。
在这一阶段，我们需要通过计算关联规则的置信度来确定我们挖掘到的关规则是否是强规则。
置信度表示在前件条件下后件条件成立的概率。
数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
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五、关联规则挖掘的相关算法
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五、关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是 基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关 联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 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。 Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。 Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
关联分析的目的：找出数据库中隐藏的关联网。一般用Support(支 持度)和Confidence(可信度)两个阀值来度量关联规则的相关性，引入 lift(提高度或兴趣度）、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
挖掘关联规则(算法)
What is the set of all patterns?
!!
7
关联规则基本模型
关联规则就是支持度和信任度分别满足用户 给定阈值的规则。
发现关联规则需要经历如下两个步骤： 找出所有频繁项集。 由频繁项集生成满足最小信任度阈值的规 则。
8
Apriori算法的步骤
第5章：挖掘关联规则
关联规则挖掘 事务数据库中(单维布尔)关联规则挖掘的可伸缩算法 挖掘各种关联/相关规则 基于限制的关联挖掘 顺序模式挖掘 小结
1
关联规则
关联规则反映一个事物与其他事物之间的相 互依存性和关联性。如果两个或者多个事物 之间存在一定的关联关系，那么，其中一个 事物就能够通过其他事物预测到。
3
30 A, B, C, E
{D} 1
40
B, E
{E} 3
L1
Itemset sup {A} 2 {B} 3 {C} 3 {E} 3
L2 Itemset sup {A, C} 2 {B, C} 2 {B, E} 3 {C, E} 2
C2 Itemset sup
C2
{A, B} 1 第2次扫描
{A, C} 2
频繁模式: 数据库中频繁出现的项集
目的: 发现数据中的规律
超市数据中的什么产品会一起购买？— 啤酒和尿布 在买了一台PC之后下一步会购买? 哪种DNA对这种药物敏感? 我们如何自动对Web文档进行分类?
3
频繁模式挖掘的重要性
许多重要数据挖掘任务的基础 关联、相关性、因果性 序列模式、空间模式、时间模式、多维 关联分类、聚类分析
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提高Apriori算法的方法
Hash-based itemset counting（散列项集计数） Transaction reduction（事务压缩） Partitioning（划分） Sampling（采样）
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法数据挖掘是伴随着信息技术的不断发展而产生的一种新的工具和方法。
它可以从大量的数据中挖掘出有用的信息，并为实际决策提供帮助。
关联规则算法是其中的一种重要方法，它可以找到项集之间的关系，并预测未来的行为或者趋势。
接下来，我们将对关联规则算法进行详细的介绍。
一、关联规则算法的定义关联规则算法是在数据挖掘中使用频率最广泛的算法之一。
其基本思想是通过寻找数据之间的关联，提取出频繁出现的项集以及项集之间的关系。
在实际应用中，关联规则算法可以广泛应用于市场营销、电子商务、人口统计学等领域。
它可以帮助用户挖掘到有用的信息，理清数据之间的关系，从而做出更明智的决策。
二、关联规则算法的原理关联规则算法有两个基本参数：支持度和置信度。
支持度是指指定的项集在总事务中出现的频率。
置信度则是指在满足条件A的前提下，出现B的概率。
关联规则算法通过计算这两个参数来判断各个项集之间的关系。
举个例子：假设我们想要了解一个超市的销售情况。
我们首先需要确定项集，比如说可乐和糖果在同一笔订单出现的概率。
如果我们设定支持度为50%，即一笔订单至少含有一种可乐和一种糖果，那么我们就可以通过统计数据得到可乐和糖果同时出现的频率。
如果这个频率高于50%，那么我们就可以得出这两个项集之间存在关联规则。
三、关联规则算法的应用关联规则算法可以应用于很多领域，如市场营销、电子商务、人口统计学等。
在市场营销方面，关联规则算法可以帮助企业挖掘到产品之间的关联性，从而了解顾客的需求和偏好，并制定相应的定价策略。
在电子商务中，关联规则算法可以根据用户购买历史记录来推荐相似的产品，提高用户的购买率。
在人口统计学方面，关联规则算法可以帮助政府了解不同人群之间的联系，从而制定更为精准的政策。
四、关联规则算法的优缺点优点：关联规则算法具有较高的算法效率，可以处理大规模数据。
其结果易于理解，可以呈现给用户。
同时，关联规则算法可以挖掘出隐藏在数据中的规律性，帮助用户发现新的信息。
数据挖掘 关联规则
数据挖掘关联规则数据挖掘是一项以挖掘有价值的信息为目的的工作，其中关联规则是数据挖掘中的一个重要概念。
关联规则是一种基于频繁项集的关系推理方法，我们可以根据这些规则推测出不同条件下某些事情的发生概率。
下面我们来分步骤阐述一下关联规则的实现方法和应用。
第一步：数据预处理在进行关联规则的挖掘前，我们需要对数据进行预处理，这个过程包括数据清洗、数据集合并、数据转化等。
在数据清洗的过程中，我们需要对数据集中存在的脏数据、缺失值、重复数据进行处理。
而在数据集合并的过程中，我们可以将不同来源的数据合并在一起，从而得到更全面的分析结果。
这个过程中，我们需要使用一些工具来帮助我们完成数据预处理，如Python、R等。
第二步：频繁项集挖掘在进行关联规则挖掘前，我们需要先找到频繁项集。
频繁项集是指在一个数据集中出现频率较高的一组物品。
我们可以使用Apriori算法来挖掘频繁项集，该算法的原理是基于先验性质，即如果一个项集是频繁的，那么它的子集也是频繁的。
在实现Apriori算法时，我们需要设置最小支持度和最小置信度等参数，以便筛选出较为重要的频繁项集。
第三步：关联规则生成生成关联规则是下一步的关键，我们可以使用FPGrowth算法来生成关联规则。
FPGrowth算法是Apriori算法的一种优化，它通过构建FPTree来减少扫描数据集的次数。
在生成关联规则时，我们需要设置最小置信度，以便筛选出置信度较高的关联规则。
同时，我们还可以通过可视化的方式来表示关联规则，帮助我们更直观地理解规则发现的结果。
第四步：关联规则应用关联规则可以应用在很多领域中，如市场营销、医疗健康、网络安全等。
以市场营销为例，我们可以根据关联规则来推断用户的商品偏好和购买习惯，然后根据这些信息来调整商品的定价、促销策略等，以达到更好的销售效果。
在医疗健康领域中，我们可以根据关联规则来推断患者的病情、病因等，从而更好地制定诊疗方案。
而在网络安全领域中，我们可以使用关联规则来识别异常访问、攻击等，并及时采取相应的应对措施。
数据挖掘中关联规则的主要作用
数据挖掘中关联规则的主要作用一、引言数据挖掘是指从大规模数据中自动发现有用信息的过程，是一种通过分析海量数据来发现规律和趋势的方法。
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，它可以帮助我们发现不同属性之间的关系和规律。
二、什么是关联规则关联规则是指在一个大型数据库中，不同属性之间可能存在的相关性或者依赖性，这些属性可以是商品、服务、用户等等。
例如，在一个超市购物记录数据库中，我们可能会发现顾客经常购买牛奶和面包这两个商品，这就是一个关联规则。
三、关联规则的计算方法1. 支持度（Support）：指某个项集在所有事务中出现的频率。
2. 置信度（Confidence）：指当A出现时B也出现的概率。
3. 提升度（Lift）：指当A出现时B出现概率与B本身出现概率之比。
四、关联规则在商业领域中的应用1. 商品推荐：通过分析用户购买历史记录，可以找到哪些商品经常被一起购买，并向用户推荐这些商品。
2. 促销策略：通过分析销售数据，可以找到哪些商品销售量低于平均水平，然后通过促销活动提高这些商品的销售量。
3. 库存管理：通过分析销售数据，可以预测哪些商品的需求量将会增加，从而合理安排库存。
五、关联规则在社交网络中的应用1. 社交推荐：通过分析用户在社交网络上的行为，可以找到哪些用户经常互相关注和交流，并向用户推荐这些用户或者他们关注的内容。
2. 舆情分析：通过分析社交网络上的评论和转发数据，可以了解公众对某个事件或者产品的态度和看法。
3. 社交广告：通过分析用户在社交网络上的行为和兴趣，可以向他们投放更加精准的广告。
六、关联规则在医疗领域中的应用1. 疾病预测：通过分析患者就诊记录和病历数据，可以预测患者未来可能出现哪些疾病，并采取相应措施进行预防和治疗。
2. 用药建议：通过分析患者就诊记录和用药记录，可以给出更加精准的用药建议，并避免不必要的副作用。
3. 医疗资源管理：通过分析就诊记录和医院资源使用情况，可以优化医院资源的分配和利用。
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B
Lettuce, Spinach, Oranges, Celery, Apples,
Grapes
C
Chips, Salsa, Frozen Pizza, Frozen Cake
D
Lettuce, Spinach, Milk, Butter, Chips
I是什么? 事务ID B的T是什么? s(Chips=>Salsa) 是什么? c(Chips=>Salsa)是什么?
4
5
• 关联规则挖掘
• 首先被Agrawal, Imielinski and Swami在1993年的SIGMOD会 议上提出
• 在事务、关系数据库中的项集和对象中发现频繁模式、关 联规则、相关性或者因果结构
• 频繁模式: 数据库中频繁出现的项集
• 目的: 发现数据中的规律
• 超市数据中的什么产品会一起购买？— 啤酒和尿布 • 在买了一台PC之后下一步会购买? • 哪种DNA对这种药物敏感? • 我们如何自动对Web文档进行分类?
则。
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第5章：挖掘关联规则
• 关联规则挖掘 • 事务数据库中(单维布尔)关联规则挖掘的可伸缩算法 • 挖掘各种关联/相关规则 • 关联规则的评估 • 基于限制的关联挖掘 • 小结
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• Apriori算法命名源于算法使用了频繁项集性质的先验 （Prior）知识。
• Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：
B, E, F
度量有趣的关联规则
• 支持度s（support )
• D中包含A和 B 的事务数与总的事务数的比值
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.
• 项集的支持度计数(频率) support_count
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• 许多重要数据挖掘任务的基础 • 关联、相关性、因果性 • 序列模式、空间模式、时间模式、多维 • 关联分类、聚类分析
• 更加广泛的用处 • 购物篮分析、交叉销售、直销 • 点击流分析、DNA序列分析等等
7
• IBM公司Almaden研究中心的R.Agrawal首 先提出关联规则模型，并给出求解算法AIS。 随后又出现了SETM和Apriori等算法。其中， Apriori是关联规则模型中的经典算法。 • 给定一组事务 • 产生所有的关联规则 • 满足最小支持度和最小可信度
confidence(A B )=P(B|A)
条件概率 P(B|A) 表示A发生的条件下B也发生的概率.
confidence (XY) =P (Y | X) = support _count(XY)／support_count (X)
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市场购物篮分析
事务 ID 购物篮
A
Chips, Salsa, Cookies, Crackers, Coke, Beer
• 包含项集的事务数
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
c( A B) || {T D | A B T}|| || {T D | A T}||
规则 AB 在数据集D中的可信度为c, 其中c表示D中包含A的事务中也包 含B的百分率.即可用条件概率P(B|A)表示.
A D (60%, 100%) D A (60%, 75%)
13 挖掘关联规则—一个例子
Transaction-id Items bought
10
A, B, C
最小支持度 50% 最小置信度 50%
20
A, C
30
A, D
40
B, E, F
Frequent pattern {A} {B}
{C}
基本概念
• 项集 • 事务
I {i1, i2 ,..., im}
T I
Transactionid 10
20
30
• 关联规则
A B
40
• 事务数据集 (例如A右图I) , B I , A B
D
• 事务标识 TID： 每一个事务关联着一个标识
Items bought
A, B, C A, C A, D
• 通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持 度不低于用户设定的阈值的项集；
• 利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。
• 挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个 计算量的大部分。
17
• 为了避免计算所有项集的支持度（实际上频 繁项集只占很少一部分），Apriori算法引入 潜在频繁项集的概念。 • 若潜在频繁k项集的集合记为Ck ，频繁k项集 的集合记为Lk ，m个项目构成的k项集的集合 •为 构成，潜C则mk在三频者繁之项间集满所足遵关循系的L原k 则Ck是“频。繁Cmk项 集的子集必为频繁项集”。
{A, C}
规则 A C:
支持度 = support({A}{C}) = 50% 置信度 = support({A}{C})/support({A}) = 66.6%
Support 75% 50% 50% 50%
14
• 关联规则就是支持度和信任度分别满足用户 给定阈值的规则。 • • 发现关联规则需要经历如下两个步骤： • 找出所有频繁项集。 • 由频繁项集生成满足最小信任度阈值的规
控制科学与工程 研究生课程
第五章 挖掘关联规则
2
挖掘关联规则
• 关联规则挖掘 • 事务数据库中(单维布尔)关联规则挖掘的可伸缩算法 • 挖掘各种关联/相关规则 • 基于限制的关联挖掘 • 小结
3
第5章：挖掘关联规则
• 关联规则挖掘 • 事务数据库中(单维布尔)关联规则挖掘的可伸缩算法 • 挖掘各种关联/相关规则 • 关联规则的评估 • 基于限制的关联挖掘 • 小结
• 支持度, s, 事务包含 XY 的概 率
• 置信度, c, 事务含 X 也包含 Y 的 条件概率.
顾客购买
尿布
令supmin = 50%, confmin = 50% Freq. Pat.: {A:3, B:3, D:4, E:3, AD:3}
顾客购买 啤酒
关联规则Association rules:
12
频繁模式和关联规则
Transaction-id 10 20 30 40 50
顾客购 买二者
Items bought A, B, D A, C, D A, D, E B, E, F
B, C, D, E, F
• Itemset X={x1, …, xk} • 找出满足最小支持度和置信度的所规
则 XY