数据挖掘关联规则
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
6
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.
关联规则在数据挖掘中的应用
-
1
2
目录
3
CONTENTS
4
5
引言 关联规则的定义 关联规则的挖掘过程 关联规则在数据挖掘中的应用
结论
1
引言
引言
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要 用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购
物篮分析中经常一起购买的商品组合
关联规则可以揭示数据集中变量之间的潜在关 联，从而帮助企业更好地理解客户需求、优化
5
结论
结论
关联规则在数据挖掘中 具有广泛的应用前景， 可以帮助企业更好地理 解客户需求、优化产品 组合、提高销售策略等
然而，关联规则挖掘也 存在一些挑战，如处理 大规模数据、处理高维 数据等
未来，随着技术的不断 发展，相信关联规则挖 掘将会在更多领域发挥 重要作用
-
谢谢观看
XXXXX
XXXXXX XXXXX
3
关联规则的挖掘过 程
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程 通常包括以下步骤
关联规则的挖掘过程
数据准备
首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等， 以便为后续的关联规则挖掘提供合适的数据格式和结构
关联规则生成
基于频繁项集，可以生成关联规则。这些规则可以表示为“如 果购买商品A，则购买商品B”的形式
商品或服务
03
金融欺诈检测
在金融领域，关联规 则可以用于检测欺诈 行为。通过对客户的 交易记录进行分析， 可以发现异常的交易 组合或模式，从而及
时发现欺诈行为
04
医疗诊断
在医疗领域，关联规 则可以用于辅助诊断。 通过对患者的症状和 病史进行分析，可以 发现疾病之间的关联 关系，从而为医生提
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。
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
9
五、关联规则挖掘的相关算法
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
7
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。
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。
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
24
19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
19:40
19
C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
19:40
14
Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法， “K-项集”用于探索“K+1-项集”。 1.首先，找出频繁“1-项集”的集合。该集合 记作L1。L1用于找频繁“2-项集”的集合L2， 而L2用于找L3， 如此下去，直到不能找到“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
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。
关联规则的名词解释
关联规则的名词解释关联规则是数据挖掘领域中一种重要的数据分析方法，被广泛应用于市场营销、推荐系统、生物信息学等多个领域。
它主要用来发现数据集中的特定项之间的关联关系，帮助人们了解和预测数据中的潜在模式和规律。
一、关联规则的定义在关联规则中，数据集被表示为一个包含多个项的集合，每个项有唯一的标识符。
关联规则则表示为一个条件和一个结果的逻辑表达式，表示条件项与结果项之间的关联关系。
例如，一个关联规则可以表示为：{洗发水，牙膏} -> {沐浴露}，其中条件项 {洗发水，牙膏} 表示在购买了洗发水和牙膏的情况下，结果项 {沐浴露} 也会被购买。
关联规则还有两个常用的度量指标，分别是支持度和置信度。
支持度表示规则在整个数据集中出现的频率，置信度则表示条件项出现时结果项同时出现的概率。
通过这两个指标，可以筛选出具有较高支持度和置信度的关联规则，从而得到更有价值的关联关系。
二、关联规则的挖掘方法关联规则的挖掘方法主要包括两个步骤：候选集生成和规则选择。
1. 候选集生成候选集生成即从原始数据集中生成所有可能的候选规则。
在这一步骤中，算法会通过扫描数据集来识别频繁项集，即在数据中频繁出现的项集。
频繁项集是指支持度大于等于预设阈值的项集。
通过找到频繁项集，可以减少候选集的数量，提高挖掘效率。
2. 规则选择规则选择是在候选集中挑选出具有较高置信度的规则。
这一步骤的核心目标是在所有可能的规则中筛选出有意义且能够适应实际需求的规则。
常用的筛选方法包括设置最小支持度和置信度的阈值，以及优化算法的设计，如Apriori算法和FP-Growth算法等。
三、关联规则的应用领域关联规则作为一种有效的数据分析工具，在市场营销、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
1. 市场营销关联规则在市场营销中被用于分析顾客购买行为和产品关联性。
通过挖掘规则，可以了解顾客购买的偏好、产品之间的关系以及销售策略的优化。
例如，超市可以通过关联规则分析发现购买尿布的顾客会购买啤酒，从而将尿布和啤酒放置在一起，提高销售额。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有用信息的过程。
将数据挖掘应用于商业领域，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在客户，提高销售业绩。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个重要方法，它可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
什么是关联规则挖掘？在数据挖掘中，关联规则挖掘是指通过挖掘数据集中的关联规则，从而发现数据集中的频繁项集之间的关联关系。
举个例子，在超市购物场景中，如果我们发现顾客购买了尿布，并伴随着啤酒的购买，那么我们就可以发现尿布和啤酒之间存在关联规则。
这个规则的意义就在于，我们一旦发现顾客购买了尿布，就有可能会购买啤酒，因此我们可以在超市中增加这两种商品的陈列位置，以提高销量。
如何进行关联规则挖掘？关联规则挖掘的过程如下：1.确定数据集和支持度阈值关联规则挖掘需要一个数据集，并且需要指定一个最小支持度阈值。
支持度是指所有包含该项集的事务数除以总事务数，即$supp(X) = \frac{count(X)}{|D|}$其中，X指数据集中的一个项集，count(X)指包含该项集的事务数，D指整个数据集。
2.寻找频繁项集频繁项集是指在数据集中出现次数超过最小支持度阈值的项集，即$\{X | supp(X) \geq minsupp\}$3.生成关联规则根据频繁项集生成关联规则，关联规则的形式为$X \rightarrow Y$其中，X和Y是项集，表示在购买X的情况下，也会购买Y。
关联规则的质量可以通过支持度和置信度来衡量。
4.衡量关联规则的质量关联规则的置信度是指在购买X的情况下，也购买了Y的概率，即$conf(X \rightarrow Y) = \frac{supp(X \cup Y)}{supp(X)}$其中，conf代表置信度，X和Y是项集，supp(X∪Y)代表同时包含X和Y的事务数，supp(X)代表X的支持度。
同时，也可以通过提升度来衡量规则的质量。
提升度是指在购买X的情况下，购买Y的概率是在没有购买X的情况下购买Y的概率的多少倍，即$lift(X \rightarrow Y) = \frac{conf(X \rightarrow Y)}{supp(Y)}$关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘可以被广泛应用于各种业务场景中，例如：1.零售业在零售业场景中，关联规则挖掘可以帮助零售商发现顾客之间的购买模式和趋势，从而提高销售额和客户忠诚度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基本概念
支持度s 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.
6
基本概念
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. 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
频繁模式: 数据库中出现频繁的模式 (项集,序列,等等)
3
基本概念
项集
I {i1, i2 ,..., im}
Transacti on-id
事务
TI
10
20
关联规则 A B
30
A I , B I , A B 40
Items bought A, B, C
A, C A, D B, E, F
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.
9
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.
事务数据集 (例如右图) D
事务标识 TID： 每一个事务关联着一个标识
4
基本概念
支持度s 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.
关联规则 Association Rules
1
内容提要
引言 Apriori 算法 Frequent-pattern tree 和FP-growth 算法 多维关联规则挖掘 相关规则 基于约束的关联规则挖掘 总结
2
关联规则挖掘
在事务数据库,关系数据库和其它信 息库中的项或对象的集合之间,发现 频繁模式,关联,相关,或因果关系的 结构.
挑战 多次扫描事务数据库 巨大数量的候选项集 繁重的计算候选项集的支持度工作
改进 Apriori: 大体的思路
减少事务数据库的扫描次数 缩减候选项集的数量 使候选项集的支持度计算更加方便
14
内容提要
引言 Apriori 算法 Frequent-pattern tree 和FP-growth 算法 多维关联规则挖掘 相关规则 基于约束的关联规则挖掘 总结
概率.
7
关联规则挖掘
两个基本步骤 Step one:找出所有的频繁项集 满足最小支持度 Step two:找出所有的强关联规则 由频繁项集生成关联规则 保留满足最小可信度的规则
8
Apriori 性质
定理(Apriori 性质): 若A是一个频繁项集,则A的每 一个子集都是一个频繁项集.
15
频繁模式挖掘的瓶颈
多次扫描数据库是高代价的 长模式的挖掘需要多次扫描数据库以及生成许多的
候选项集
找出频繁项集 i1i2…i100
扫描次数: 100 候选项集的数量: (1001) + (1002) + … + (110000) = 2100-
1 = 1.27*1030 !
瓶颈:候选项集-生成-测试 我们能否避免生成候选项集?
30 A, B, C, E
40
B, E
C2
L2 Itemset sup
{A, C}
2
{B, C}
2
{B, E}
3
{C, E}
2
Itemset sup
Itemset sup
{A} {B}
2 3
L1
{A} {B}
2 3
{C}
3
{C}
3
{D}
1
{E}
3
{E}
3
Itemset sup
{A, B}
1
{A, C}
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.
12
The Apriori 算法—一个示例
Database TDB
Tid Items
C1
10 A, C, D
20 B, C, E 1st scan
另一种方法是使用分而治之的策略(divide and conquer)
思想: 将数据库的信息压缩成一个描述பைடு நூலகம்繁
16
不生成候选项集的频繁模式挖掘
利用局部频繁的项由短模式增长为长模式 “abc” 是一个频繁模式 得到所有包含 “abc”的事务: DB|abc “d” 是 DB|abc 的一个局部频繁的项 abcd 是一个频繁模式
17
FP Growth算法 (Han, Pei, Yin 2000)
Apriori算法的一个有问题的方面是其候选项 集的生成 指数级增长的来源
2
{A, E}
1
{B, C}
2
{B, E}
3
{C, E}
2
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E}
C3 Itemset {B, C, E}
3rd scan
L3 Itemset sup
{B, C, E} 2
13
频繁模式挖掘的挑战
10
生成频繁项集
中心思想: 由频繁(k-1)-项集构建候选k-项集 方法
找到所有的频繁1-项集 扩展频繁(k-1)-项集得到候选k-项集 剪除不满足最小支持度的候选项集
11
Apriori: 一种候选项集生成-测试方法
Apriori 剪枝原理: 若任一项集是不频繁的,则其超集 不应该被生成/测试!
思想: Apriori 使用了一种称作level-wise搜索的迭 代方法,其中k-项集被用作寻找(k+1)-项集. 首先,找出频繁1-项集,以L1表示.L1用来寻找L2,即频 繁2-项集的集合.L2用来寻找L3,以此类推,直至没有 新的频繁k-项集被发现.每个Lk都要求对数据库作一 次完全扫描..