关联分析基础知识
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。
初中知识点的关联性分析与应用
初中知识点的关联性分析与应用在初中阶段，学生们学习了各种各样的知识点，从数学到科学，从语文到历史，这些知识点看似各自独立，但实际上它们之间存在着一定的关联性。
本文将对初中知识点的关联性进行分析，并探讨如何将这种关联性应用于实际学习中。
首先，我们来分析数学与科学之间的关联性。
数学是一门理论性很强的学科，而科学则是一门实践性很强的学科。
但在实际运用过程中，数学与科学的知识点经常交叉使用。
比如，在物理学中，我们经常会运用到数学中的代数、几何、概率等知识点。
而在化学领域，数学中的计算与推理能力同样也是必不可少的。
因此，初中学生在学习数学的同时，可以通过科学知识的学习来提高对数学知识的理解和应用能力。
其次，语文与历史之间也存在着一定的关联性。
语文是人类最基本的交流工具，而历史则是人类社会发展的记录与研究。
在阅读历史文献、文化遗产等方面，对语文的理解和运用能力是至关重要的。
同时，通过学习历史，可以帮助学生更好地理解文学作品中的时代背景，加深对文学作品的理解和欣赏。
因此，在初中阶段，语文和历史的学习需要相互融合，促进学生综合素质的提升。
除了上述的学科之外，初中学生还需要学习其他课程，如地理、英语等。
地理与科学有着密切的关系，地理是科学的一个分支，通过学习地理，可以帮助学生更好地理解自然环境的变化与进化。
而英语则是国际通用的交流语言，可以帮助学生更好地开拓国际视野。
因此，初中学生在学习这些科目时，也需要将不同学科之间的关联性进行整合，提高自己的综合素养。
关联性不仅仅存在于不同学科之间，同一学科的知识点之间也存在着一定的关联性。
比如，在数学中，各个章节的知识点之间往往有着逻辑上的关系。
学生需要掌握好基础知识，才能够更好地理解和应用更高难度的知识点。
同时，在学习历史时，学生也需要理清历史事件的前后关系，把握历史发展的脉络。
因此，初中学生在学习过程中需要善于归纳总结，构建知识网络，理清知识点之间的逻辑关系。
对于初中学生而言，掌握知识点之间的关联性是提高学习效果的重要途径。
20191120研究生专题——关联分析
✓ 当n趋向无穷时，Dn趋向0，但是Dn变化速度 与有很大关系。
✓ 当很小时，Dn趋近0的速度很慢； ✓ 当接近0.5时，Dn收敛趋近的速度很快。
• D 和r2反映了LD的不同方面，在不同条件下表现不
同。
• R2反映了重组史和突变史, 而 D 仅反映重组史。 • D 准确地估测重组差异, 但样本较小时发现4 种等位
基因低频率组合的可能性大大减小, 因此 D 不适宜
小样本研究中的应用。
• r2可以提供标记是否能与 QTL 相关的信息, 因此 LD 作图中通常采用 r2来表示群体的 LD水平。
➢ 连锁不平衡（LD）：就是同一染色体上不同位点上等位基 因的非随机组合(non-random association)。
➢ 单倍型：指一条染色体上紧密连锁的分子标记位点的等位基 因倾向以一个单元传递给后代。
2021/4/15
9
➢人类HLA基因的遗传：人体细胞为二倍体型，两个单倍型分
别来自父亲和母亲，共同组成个体的基因型（genotype）。
Maize Inbred Lines
Very low genetic diversity
In wh2ic-h4c%ate(g~o1r2y 0d0o)thoef maize genes 20G21e/4n/1e5s that contribute tgoeangersorneosmpoicnhstraiabvilteesfuhonarvdYeeObrUgeRoenntretaaisrtgebeleetlsocntoigfo?snelection33.
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
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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。
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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。
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Apriori算法中的关键步骤
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Apriori算法中的关键步骤
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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
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)。
数据挖掘之关联分析一（基本概念）
数据挖掘之关联分析⼀（基本概念）许多商业企业运营中的⼤量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。
表中每⼀⾏对应⼀个事务，包含⼀个唯⼀标识TID。
利⽤关联分析的⽅法可以发现联系如关联规则或频繁项集。
关联分析需要处理的关键问题：1. 从⼤型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很⾼的代价。
2. 所发现的某些模式可能是假的，因为它们可能是偶然发⽣的。
⼆元表⽰没按过对应⼀个事务，每列对应⼀个项，项⽤⼆元变量表⽰项在事务中出现⽐不出现更重要，因此项是⾮对称的的⼆元变量。
项集（Itemset）：包含0个或多个项的集合，如果包含k个项，则称为k-项集。
事务的宽度：事务中出现的项的个数⽀持度数（Support count）：包含特定项集的事务个数，项集X的⽀持度数为σ(X)=|t i|X⊆t i,t i∈T|，其中T为事务集合关联规则（association rule）：如X→Y的蕴含表达式，其中X和Y是不相交的项集，X∩Y=∅。
关联规则的强度可以⽤⽀持度（support）和置信度（confidence）度量。
⽀持度确定规则可以⽤于给定数据集的频繁程度，⽽置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
⽀持度s和置信度c:s(X→Y)=σ(X∪Y)Nc(X→Y)=σ(X∪Y)σ(X)使⽤⽀持度和置信度原因：1. ⽀持度很低的规则只能偶然出现，⽀持度通常⽤来删除那些⽆意义的规则。
还具有⼀种期望的性质，可以⽤于关联规则的发现。
2. 置信度度量通过规则进⾏推理具有可靠性。
对于给定的规则，置信度越⾼，Y在包含X的事务中出现的可能性越⼤。
置信度也可以估计Y在给定X的条件下概率。
在解析关联分析的结果时，应当⼩⼼，规则做出去的推论并不必然蕴含因果关系。
它只表⽰规则前件和后件中的项明显地同时出现。
另⼀⽅⾯，因果关系需要关于数据中原因和结果属性的知识，并且通常涉及长期出现的联系。
关联规则发现：给定事务集合T，关联规则发现是指找到⽀持度⼤于等于阈值minsup并且置信度⼤于等于minconf的所有规则。
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目之间的关联关系。
这些关联关系可以帮助我们了解项目之间的相互依赖和共同出现的规律，从而为决策提供支持。
在本文中，我们将介绍关联分析的基本概念、常用的算法以及其在实际应用中的一些注意事项。
首先，关联分析的基本概念包括支持度和置信度。
支持度衡量了一个项目集在数据集中出现的频率，而置信度衡量了一个关联规则的可靠程度。
通过这两个指标，我们可以筛选出频繁项集和关联规则，从而发现数据集中的潜在关联关系。
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生成和剪枝的方法，它通过迭代的方式发现频繁项集和关联规则。
而FP-growth算法则是一种基于前缀树结构的方法，它通过构建频繁模式树来高效地发现频繁项集和关联规则。
在实际应用中，我们需要注意一些关联分析的问题。
首先是数据的预处理工作，包括数据清洗、去重和转换。
其次是算法的选择和参数的调优，不同的数据集和问题可能需要不同的算法和参数设置。
此外，我们还需要注意关联规则的解释和验证，确保发现的规则符合实际业务逻辑。
关联分析方法在市场篮分析、交叉销售推荐和网页点击分析等领域有着广泛的应用。
通过挖掘数据集中的关联关系，我们可以发现潜在的商业机会和用户行为规律，从而为企业决策和个性化推荐提供支持。
总之，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关联关系，为决策提供支持。
在实际应用中，我们需要理解其基本概念、掌握常用的算法，同时注意数据预处理和关联规则的解释验证。
希望本文对关联分析方法有所帮助，谢谢阅读！。
第14讲 关联分析
职业 状况
白领
92% 24% 80% （152） （8） （160）
蓝领
8% 76% 20% （14） （26） （40）
合计
100% 100% 100% （166） （34） （200）
米切罗伯淡啤酒——原表行频率表
购买 不买 总计
职业 状况
白领
85% 15% 100% （152） （8） （160）
,995* *
1
Sig. (2-tailed)
,000
,
N
12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 lev el (2-tailed).
在视窗SPSS下如何获得皮尔逊积矩相关
操作命令序列：
STATISTICS –CORRELATE –BIVARIATE， 产生一个 选择框来确定相关的变量， 可以选择不同类型的相关
0<|r|<1不同程度线性相关(0~0.3 微弱；0.3~0.5 低度；
0.5~0.8 显著；0.8~1 高度) 符号：r>0 正相关；r<0 负相关
H0 : p=0, H1 : p≠0
相关系数的检验（t检验）
检验统计量 t | r |
n2 1 r2
相关系数大小的差别准则
相关系数范围 ±0.81 ±1.00 ±0.61 ±0.80 ±0.41 ±0.60 ±0.21 ±0.40 ±0.00 ±0.20
关联的强度 强
中等 弱
非常弱 没有
皮尔逊积矩相关
皮尔逊积矩相关——度量用分布
图描绘的两个区间型和/或比率型变量 之间的线性关系。皮尔逊积矩相关系 数可以表明是否存在相关，共变方向 和相关程度。
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LD作图
• r2和D' 是两个座位间LD的度量。 • 对于基因组内某区域的LD分布状况, 通常用两种形象化的方式来表示: • LD 散点图 • LD矩阵 • LD散点图是以位点间的LD对遗传距离作图来表示一个区域内的LD分布情况, 这种表示方法也便于对不同物
种中的LD水平进行比较。 • LD矩阵是某基因内或某染色体上多态性位点间LD的线性排列。
r2（(squared allele-frequency correlation）
• r2是与频率有关的量，在两位点间无重组时，r2也不一定达到最大值1。 • r2＝1说明两位点无重组；4 种单倍型最多只能出现2 种(AB, ab) ，且等位基因频率相同。称为完美LD：观察
一个标记即可得到另一标记的全部信息。 • r2＝0 与D’＝0 意义相同. • r2＞0.33 ：提示“ 强LD”.
Association Mapping
Linkage mapping Association mapping
基于全基因组的关联分析
基于候选基因的关联分析
o nonrandom association of alleles at different loci. LD是关联分析的基础和前提，决定关联分析的精度和所选用标记的数量、密度，以及试验 方案。
• 2.LD的衰减如何判定？ • D’=0.5或D’半长度(LD最大值与最小值的中点)或 • r2=0.1时在染色体上的遗传距离.
• 3.研究LD的衰减有什么用 ？ • LD的衰减距离决定关联分析时所需标记密度，也在一定程度上决
定关联分析的精度
影响LD的因素
• 群体的LD水平是许多遗传因素和非遗传因素综合作用的结果。
• 随机匹配群体中,在没有选择、突变或迁移因素的影响时,多态性位点处于连锁平衡状态,相反,连锁、选择和 群体混合将增加LD的水平。
• 突变可导致新的多态性产生,而重组则可通过重新组合序列变异而削弱染色体内部的LD,LD的程度与重组率 成反比。由此,突变和重组是影响LD的重要因素。
r2和D'
• r2和D' 反映了LD的不同方面。 • r2包括了重组史和突变史, 而D' 仅包括重组史。 • D' 能更准确地估测重组差异, 但样本较小时发现低频率4 种等位基因组合的可能性大大减小, 因此D' 不适
宜小样本研究中的应用。 • r2可以提供标记是否能与QTL相关的信息, 因此LD作图中通常采用r2来表示群体的LD水平。
• 除此之外,其他生物因素和历史因素也影响LD的程度和分布,例如物种的交配体系，染色体位置，群体大小， 基因或染色体片段所受的选择强度，遗传漂变等。虽然自交物种每次减数分裂时重组率很高,但由于自交 趋向纯合,这样有效的重组率就会很低,最终导致自交物种的LD程度高。
Decay of LD
• 1.什么是LD的衰减？ • LD 的衰减指位点间由连锁不平衡到连锁平衡的演变过程
D'(standardized disequilibrium coeffieients,标准不平衡系数)
• D'是D 与D最大可能值（当D＜0时为最小可能值）的比值，是一种与频率无关的度量。 • D'=1——完全LD，说明两位点间没有发生重组，两位点组成的单体型最多出现3种。 • D’=0——说明无LD，即4种单体型频率相等。 • D‘＜1——说明两位点间发生过重组和突变 • i:D'接近1，提示两位点间发生重组的可能性很小； • ii:D'接近中间值，无法比较两位点LD的差别，此时D'值要在95%可信区间进行比较