关联分析方法
关联分析算法－基本概念、关联分析步骤
关联分析算法－基本概念、关联分析步骤⼀、关联分析的基本概念关联分析（Association Analysis）：在⼤规模数据集中寻找有趣的关系。
频繁项集（Frequent Item Sets）：经常出现在⼀块的物品的集合。
关联规则（Association Rules）：暗⽰两个物品之间可能存在很强的关系。
⽀持度（Support）：数据集中包含该项集的记录所占的⽐例，是针对项集来说的。
例⼦：⾖奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的商品。
下表呈现每笔交易以及顾客所买的商品：由此可见，总记录数为5，下⾯求每项集的⽀持度（以下并没有列出全部的⽀持度）。
｛⾖奶｝：⽀持度为3/5.｛橙汁｝：⽀持度为3/5.｛尿布｝：⽀持度为3/5.｛啤酒｝：⽀持度为4/5.｛啤酒，尿布｝：⽀持度为3/5.｛橙汁，⾖奶，啤酒｝：⽀持度为2/5.置信度（Confidence）：出现某些物品时，另外⼀些物品必定出现的概率，针对规则⽽⾔。
规则1：｛尿布｝-->｛啤酒｝，表⽰在出现尿布的时候，同时出现啤酒的概率。
该条规则的置信度被定义为：⽀持度｛尿布，啤酒｝／⽀持度｛尿布｝＝（3/5）／（3/5）＝3/3=1规则2：｛啤酒｝-->｛尿布｝，表⽰在出现啤酒的时候，同时出现尿布的概率。
该条规则的置信度被定义为：⽀持度｛尿布，啤酒｝／⽀持度｛啤酒｝＝（3/5）／（4/5）＝3/4⼆、关联分析步骤1. 发现频繁项集，即计算所有可能组合数的⽀持度，找出不少于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合。
2. 发现关联规则，即计算不⼩于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合的置信度，找到不⼩于认为设定的最⼩置信度规则。
例⼦：⾖奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的商品，并为其编号，⾖奶0，橙汁1，尿布2，啤酒3.可能集合数：可能组合的个数：C4,1+C4,2+C4,3+C4,4=4＋6+4+1=15种快速计算公式：2^n-1=2^4-1=15种步骤⼀：发现频繁项集此时，⼈为设定最⼩⽀持度为2/5. 以下涂黄⾊为⼤于2/5的集合。
第十二讲 关联分析方法
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1. 购物篮分析－引发关联规则挖掘的例子 问题：“什么商品组或集合, 顾客多半会在一次购 物中同时购买？” 〖例〗购买计算机与购买财务管理软件的关联规则 可表示为： computer financial_management_software [support=2%,confidence=60%] support为支持度，confidence为置信度。 该规则表示：在所分析的全部事务中，有2％的事 务同时购买计算机和财务管理软件；在购买计算 机的顾客中60％也购买财务管理软件。
置信度和支持度均大于给定阈值（即最小置信度阈 值和最小支持度阈值）。即： support(XY) >＝ min_sup confidence(XY) >＝ min_conf 的关联规则称为强规则；否则称为弱规则。 数据挖掘主要就是对强规则的挖掘。通过设置最小 支持度和最小置信度可以了解某些数据之间的关联 程度。
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关联（Associations）分析的目的是为了
挖掘隐藏在数据间的相互关系，即对于给定 的一组项目和一个记录集，通过对记录集的 分析，得出项目集中的项目之间的相关性。 项目之间的相关性用关联规则来描述，关联 规则反映了一组数据项之间的密切程度或关 系。
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support(XY)＝(包含X和Y的事务数 / 事务总数)×100％ confidence(XY)＝(包含X和Y的事务数 / 包含X的事务数)×100 ％
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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 TID 项ID的列表 时购买食品的情况。 (设最小支持度为2)
大数据分析中关联分析技术的使用教程
大数据分析中关联分析技术的使用教程大数据分析已经成为当今信息时代的重中之重，企业和组织通过对数据进行深入分析，能够获得有价值的洞察，为业务决策提供有力支持。
而在大数据分析中，关联分析技术被广泛用于揭示数据之间的关联关系，发现隐藏在数据背后的规律和潜在的相关性。
在本篇文章中，我们将为您介绍关联分析技术的基本概念、常用算法以及实际应用。
一、关联分析概述关联分析是一种从大规模数据集中寻找有趣关系、相互依赖的任务。
它通过发现项目集中的频繁模式来完成，频繁模式指的是在数据集中经常出现的物品组合。
关联分析被广泛应用于市场篮子分析、商品推荐、交叉销售等领域。
二、关联分析算法1. Apriori算法Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一，它基于频繁模式的性质。
Apriori算法通过扫描数据集多次来找到频繁项集，利用逐层递加的方式来发现频繁项集的超集，直到无法找到更多频繁项集为止。
Apriori算法的核心思想是：如果一个物品组合是频繁的，那么它的子集也一定是频繁的。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种高效的关联分析算法，通过构造FP树（频繁模式树）来实现快速的频繁模式挖掘。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法避免了多次扫描事务数据库的操作，通过构造FP树和利用后缀路径来发现频繁模式。
FP-Growth算法适合处理包含大量事务和高维度特征的数据集。
3. Eclat算法Eclat算法也是一种经典的关联分析算法，它通过交集来计算频繁模式。
Eclat算法首先构建一个频繁项集的垂直格式数据结构，然后利用递归的方式来生成频繁项集。
与Apriori算法和FP-Growth算法相比，Eclat算法更适用于处理稀疏数据集。
三、关联分析的实际应用1. 市场篮子分析市场篮子分析是关联分析的经典应用之一，它通过挖掘购物篮中的频繁模式，从而揭示商品之间的关联关系。
利用市场篮子分析，商户可以了解消费者购买习惯，进行商品陈列、促销策略的优化，提高销售额和客户满意度。
测量数据的空间关联分析与建模方法
测量数据的空间关联分析与建模方法引言随着信息技术的快速发展，数据的获取变得日益容易。
特别是在测量领域，我们可以轻松地获得大量的数据。
然而，单纯地统计和描述这些数据并不能完全揭示其中的潜在规律和关联。
因此，研究人员们开始关注如何通过空间关联分析和建模方法来挖掘数据中的有价值信息，以便更好地了解和预测现象的演变。
一、空间关联分析空间关联分析是一种通过研究地理空间上的特征和变量之间的关系，来揭示地理现象和规律的方法。
它能够帮助我们了解不同地点之间的相互作用及其对现象演化的影响。
常用的空间关联分析方法包括空间自相关分析和空间回归分析。
1. 空间自相关分析空间自相关分析是一种用来测量地理空间上相邻区域之间变量相似性的方法。
通过计算各地点之间的距离，并对距离和变量之间的相关性进行统计，我们可以得到衡量空间自相关的指标，如Moran's I、Geary's C等。
这些指标可以告诉我们数据中是否存在空间聚集或分散的模式，从而帮助我们理解现象背后的规律和机制。
2. 空间回归分析空间回归分析是一种结合了空间自相关和线性回归模型的方法。
它不仅考虑了变量之间的相互作用，还考虑了地理空间因素对现象的影响。
通过在回归模型中引入空间权重矩阵或空间滞后项，我们可以将地理空间的影响纳入到模型中，并估计出变量之间的空间关联关系。
这对于预测和解释现象的变化具有重要意义。
二、空间关联建模方法除了分析已知的空间关联关系，研究人员们还努力寻求一种能够建立和预测空间关联关系的方法。
目前，常用的空间关联建模方法包括地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）、地理加权回归核（Geographically Weighted Regression Kernel，GWRK）等。
1. 地理加权回归（GWR）GWR是一种特殊的空间回归模型，它考虑了数据的空间非平稳性，即变量的空间关联性在空间上是变化的。
大数据挖掘导论与案例课件：关联分析概念与方法
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
关联分析的一般方法_杨小红
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123SNP抽提3124SNP抽提结果位点序号与实际序号差1InDel 抽提3124InDel抽提结果SNP InDel与的整合13 2SNP与InDel的导出1324LD分析1324LD plot132LD 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312整合数据的核对31241212Manhanttan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134 25数据的输入12数据的导出12基因型数据的抽提3124基因型数据抽提结果群体结构的设置2413分析表型的设置1243基因型表型群体结构的整合基因型、表型、群体结构的整合12ctrl整合数据的核对运行——GLM1234GLM1结果GLM结果2运行——MLM_P3D&Compression 312MLM——Compression1p结果MLM——Compression2p结果MLM——Compression3p结果最优Compression 的选择2760278027202740L k266026802700‐2L n 262026401.0 1.52.33.4 5.2 7.8 11.9 22.7 250.0Compression运行——MLM_P3D&No Compression123MLM_P3D&No Compression结果QQ plot_TASSEL13 2Manhattan plot TASSELp_132数据输入Obp1Obp2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。
关联分析
2 关联分析模型：GLM、MLM
(1). GLM
y = marker effect + population structure + residual
使用TASSEL软件的GLM（General linear model）程序，是将各个体Q 值作为协变量，对标记变异分别与各个性状的表型变异进行回归分析。 GLM回归方程是：
其中Yj是第j个材料数量性状测定值,Ipj是第j材料第p等位变异出现的 指示变量,β是群体各位点各等位变异的平均效应,X1j～Xkj是第j材料 基因组变异源于第1~k群体的概率Q值，β1～βk是亚群体各位点各等 位变异的平均效应，ε是残差。
(2). MLM y = marker effect + population structure + K + residual
(a) ideal sample with subtle population structure and familial relatedness (b) multi-family sample
(c) sample with population structure
(d) sample with both population structure and familial relationships
不同的样本具有不同的群体结构特征。
(1).人类疾病的研究中一般选用TDT来分析基于数个较小家 系的样本的遗传基础(Corder et al. 1994)，而对于数量性状 的检测则选用TDT (QTDT)来分析。 (2).GC和SA这两种方法常用于存在群体结构的样本，且通 用于人类和植物关联分析研究。当选用GC分析时，则先 假定群体结构对所有位点的影响相同，然后用一组随机标 记来评估群体结构对测验统计产生的影响程度(Devlin and Roeder 1999)。 (3).SA分析是用一组随机标记来计算材料相应的Q值(第个 材料的基因组变异源于第个群体的概率)，然后将Q值作为 协变量纳入到随后的一般线性回归或逻辑回归统计分析中 (Pritchard et al. 2000; Falush et al. 2003)。
EXCEL做关联分析步骤
依赖关系网络最强的3个关联规则
正常人群：1.“乙肝表面抗原阴性”与“乙肝表面抗体阳性” 2. “乙肝表面抗原阴性”与“乙肝核心抗体阴性”
乙肝病人：1.乙肝表面抗原阳性”与“乙肝e抗原阳性”
金标 准
SQL Server 2005 Analysis Server 使用
一、进入SQL 管理模块
1. 创建“新生体检”数据库
EXCEL中进行关联规则计算
关联（Association）
EXCEL有哪些我们没注意到的功能：
数据分析
表4-1显示了制药厂生产每千克药品“克感”和“清开灵 ”在各设备上所需的加工台时数及生产各药品可得的利润。
规划求解
已知设备研磨机（A）、烘干机（B）在计划期内有效台时数分别是120和80。 现制药厂想知道如何安排生产计划可以使制药厂的利润最大化。
该图选中 部分均为“乙 肝表面抗原阳 性”和“乙肝 e抗原阳性”, 这是典型的乙 肝检验结果， 该图中可以看 出，其他指标 可以有不同的 反应。ຫໍສະໝຸດ 联规则按照重要性计算公式：
Importance(A, B) P(A, B)
P(A)* P(B)
该图中重要性值最 大的是“3.142”这条规 则的意思是“乙肝表面 抗原阳性”、“乙肝e抗 体阴性”和“乙肝e抗原 阳性”会同时出现的情 况,应该给予最大的关注。 这又是一条典型的乙肝 诊断标准，
2. 建立“乙型肝炎表”
（1）将事先准备好的EXCEL表导入
（2）查看导入数据是否成功
5. 运行，查看结果
定义决策变量
制药厂要决策的问题是生产多少千克的“克感”和“ 清开灵”药品，使得利润最大化。因此，要定义两个决策 变量分别表示在计划期内生产“克感”和“清开灵”药品 的数量。决策变量表示为：
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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。