数据挖掘中的关联规则挖掘方法
强关联规则名词解释
强关联规则名词解释
强关联规则是机器学习中一种重要的关联规则挖掘技术,用于发现数据集中强关联关系。
强关联规则是指两个或多个事物之间存在紧密的相关性,即它们之间存在着高度相关的特征和属性。
在数据挖掘和机器学习中,强关联规则通常用于以下场景:
1. 分类和预测:通过挖掘数据集中的强关联规则,可以预测新数据点的标签或分类结果。
2. 推荐系统:通过挖掘数据集中的强关联规则,可以为用户推荐与其兴趣相关的商品或服务。
3. 聚类分析:通过挖掘数据集中的强关联规则,可以将数据点分组并为相似的类别。
强关联规则的挖掘方法主要包括以下几种:
1. 基于规则挖掘的方法:通过人工编写规则或使用规则引擎,对数据进行规则挖掘。
2. 基于统计方法的方法:通过使用统计学方法,如关联规则挖掘算法(如Apriori、FP-Growth、Kasami等),对数据进行挖掘。
3. 基于深度学习的方法:通过使用深度学习方法,如神经网络、循环神经网络(RNN)、变换器(Transformer等),对数据进行挖掘。
在实际应用中,强关联规则不仅可以用于预测、推荐和聚类等任务,还可以用于文本挖掘、图像挖掘、音频挖掘等领域。
随着机器学习和人工智能技术的不断发展,强关联规则的挖掘和应用前景越来越广阔。
关联规则在数据挖掘中的应用
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目录
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CONTENTS
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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
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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
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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
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谢谢观看
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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(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
数据挖掘中的关联规则分析
数据挖掘中的关联规则分析数据挖掘是一种可用于科学、企业和社会等各个领域的分析工具，它可以帮助人们从大量数据中发现隐藏的模式和关联，进而提供预测和决策支持。
在数据挖掘中，关联规则分析是一种基本的技术手段，它可以帮助人们从数据中发现物品之间的相关性，进而为商业决策和市场营销提供支持。
本文将深入探讨数据挖掘中的关联规则分析技术，并介绍其在实际应用中的作用和优势。
一、什么是关联规则分析关联规则分析是一种从数据集合中挖掘出项之间相关性的方法。
在关联规则分析中，项是指数据集合中的元素，如商品、服务、用户等。
关联规则指的是一种表达式，描述了项之间的相互依赖关系。
例如，“购买牛奶->购买面包”，“购买啤酒->购买尿布”都是关联规则。
其中，->表示两个项之间的关系，如购买牛奶导致了购买面包。
在关联规则中，支持度和置信度是两个基本概念。
支持度指的是特定规则出现的频率，而置信度则指的是规则中推断项的可靠程度。
通过设定规则的支持度和置信度，可以将数据集合中的项划分为不同的组别，进而提供商业决策和市场营销的支持。
二、关联规则分析的应用场景关联规则分析可以用于各种领域，如商业、制造业、医疗保健、政府和社会等。
在商业领域中，关联规则分析被广泛应用于市场营销和推荐系统。
例如，在一个日用品店中，通过关联规则分析，店主可以了解到哪些商品之间存在关联性，进而安排这些商品的展示位置，以吸引消费者的注意力。
同时，店主也可以根据这些关联规则来制定折扣和促销活动，吸引更多的消费者。
在制造业中，关联规则分析可以帮助生产制造者更好地理解其生产线中物资之间的依赖关系，进而提高生产效率。
例如，在汽车制造工厂中，通过关联规则分析，制造者可以发现哪些零部件之间存在相关性，并根据这些相关性来规划零部件的库存和生产数量，以提高整个工厂的生产效率。
在医疗保健领域，关联规则分析可以用于疾病和药物的推荐。
例如，在一家医院中，通过关联规则分析，医生可以了解到哪些疾病之间存在相关性，进而推荐更有效的药物治疗方案，提高患者的治疗效果。
数据挖掘中常用的技术手段
数据挖掘中常用的技术手段数据挖掘中常用的几种技术手段及其应用案例。
一、关联规则挖掘技术。
（一）啥是关联规则挖掘技术。
关联规则挖掘技术，就是从大量的数据里面，找出那些经常一起出现的东西之间的关系。
比如说，在超市的销售数据里，我们能发现买了面包的人，很多时候也会买牛奶，这就是一种关联关系。
（二）为啥要用这个技术。
这个技术很有用。
对于超市来说，知道了这些关联关系，就可以把面包和牛奶放在相邻的货架上，方便顾客购买。
而且，超市还可以搞一些促销活动，比如买面包送牛奶，或者把它们打包一起卖，这样就能增加销售额。
（三）举个例子看看。
比如说，一家电商平台收集了大量用户的购买记录。
通过关联规则挖掘技术，发现购买了手机的用户，有很大概率会购买手机壳。
那电商平台就可以在用户购买手机后，给他推荐手机壳，这样既能提高用户的购物体验，又能增加平台的收入。
二、分类与预测技术。
（一）分类与预测技术是啥。
简单来说，分类与预测技术就是根据已有的数据，把新的数据分到不同的类别里，或者预测未来可能发生的事情。
比如说，根据一个人的年龄、收入、消费习惯等信息，预测他会不会购买某款产品。
（二）这个技术有啥好处。
这个技术可以帮助企业更好地了解客户的需求和行为。
比如银行可以根据客户的信用记录、收入情况等信息，把客户分为不同的信用等级，然后决定是否给他们发放贷款，以及贷款的额度是多少。
（三）实际案例来一个。
比如说，一家快递公司想要预测某个地区在未来一段时间内的快递业务量。
他们可以收集过去几年这个地区的快递业务数据，包括不同季节、节假日、天气情况等因素，然后用分类与预测技术建立一个模型。
通过这个模型，他们就能比较准确地预测未来的业务量，提前安排好人力、物力资源。
三、聚类分析技术。
（一）聚类分析技术是怎么回事。
聚类分析技术，就是把相似的东西聚在一起。
比如说，把具有相似消费习惯的客户分成一组，把相似功能的产品分成一类。
（二）为啥要做聚类分析。
做聚类分析可以帮助企业更好地进行市场细分。
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
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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
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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。
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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。
数据挖掘原理 算法及应用第3章 关联规则挖掘
第3章
关联规则挖掘
图3-1 搜索候选项集和频繁项集过iori算法和它的相关过程的伪代码。
算法3.1
Apriori (发现频繁项目集)
输入： 数据集D、最小支持数minsup_count。 输出： 频繁项目集L。 (1) L1={large 1-itemsets}; //所有支持数不小于 minsup_count 的1
第3章
关联规则挖掘
(1) 发现频繁项目集：通过用户给定的最小支持度， 寻找所有频繁项目集，即满足支持度Support不小于 Minsupport的所有项目子集。发现所有的频繁项目集是形 成关联规则的基础。 (2) 生成关联规则：通过用户给定的最小可信度， 在 每个最大频繁项目集中，寻找置信度不小于Minconfidence 的关联规则。
l2 是可连接的，即l1［1］=l2［1］∧l1［2］=l2［2］
∧…∧l1［k-1］<l2［k-1］。条件l1［k-1］<l2［k-1］可以
保证不产生重复，而按照L1，L2， …，Lk-1，Lk， …，Ln
次序寻找频繁项集可以避免对事务数据库中不可能发生的
项集所进行的搜索和统计的工作。连接l1、l2的结果项集是l1 ［1］、l1［2］、 …、 l1［k-1］、l2［k-1］。
第3章
关联规则挖掘
第 3章
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10
关联规则挖掘
基本概念 关联规则挖掘算法 Apriori改进算法 不候选产生挖掘频繁项集 使用垂直数据格式挖掘频繁项集 挖掘闭频繁项集 挖掘各种类型的关联规则 相关分析 基于约束的关联规则 矢量空间数据库中关联规则的挖掘
第3章
关联规则挖掘
挖掘多关系关联规则
什么是数据挖掘？
挖掘多关系关联规则
广义的数据挖掘的定义： 数据挖掘是从大量数据中挖 掘有趣模式和知识的过程。 数据源包括数据库、数据 仓库、WEB、其他信息存储 库或者动态地流入系统的数据。
挖掘多关系关联规则
关联规则
关联规则是数据挖掘中的一项重要和基础的技术, 已进行了多方面的深入研究,有着广泛的应用。
挖掘多关系关联规则
一个查询,如果其支持度符合用户定义的最小支持度则称为一个频繁查 询.对于两个查询Q1=?−l1,…,lm和Q2=?−l1,…,lm,lm+1,…,ln,如果对于Q1的 每个替换,用常数替换后的每个原子均出现在Q2的某个替换对应的替换后的 原子中,则称Q1θ-包含Q2,即Q1是比Q2更一般的查询,Q2是比Q1更具体的查 询. 例如,若Q1=?−Kids(KID), Likes(KID,X),Has(KID,Y),而 Q2=?−Kids(KID),Likes(KID,X),Has(KID,Y),Prefer(KID,X,Y),则Q1θ-包含Q2, 也称Q2是Q1的特殊化(specialization).
挖掘多关系关联规则
2.3 信息丢失问题
将多关系转换为单关系的另外一种方法是创建一些新的属性,将来自其他表 的信息通过汇总和聚集集成在一个关系中,从而将多关系数据库转化为单一关系, 在ILP领域,这种方法称为命题化(prepositionalization).例如,对于图1中的3个表,可 以通过该方法生成如表2所示的单个表Student1.
挖掘多关系关联规则
定义2(连接表)： 将一个数据库中的所有表进行连接构成一个泛 关系表,称为连接表(join table). 表1所示的泛关系表就是图1中的3个表的连接表.
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数据挖掘中的关联规则挖掘方法数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式、关系和规律的技术，已经在各个领域得到了广泛应用。
其中，关联规则挖掘是数据挖掘的
重要任务之一，旨在从数据集中挖掘出物品之间的频繁关联关系。
本
文将介绍数据挖掘中常用的关联规则挖掘方法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及关联规则评估方法。
一、Apriori算法
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其基本思想是通过逐
层搜索的方式，从含有k个项的频繁模式集构建含有k+1个项的频繁
模式集，直至无法继续生长为止。
具体而言，Apriori算法包括以下步骤：
1. 初始化：扫描数据集，统计每个项的支持度，并根据最小支持度
阈值过滤掉不满足条件的项。
2. 生成候选集：根据频繁项集构建候选集，即通过组合频繁项集生
成含有k+1个项的候选集。
3. 剪枝：剪枝操作用于去除候选集中不满足Apriori性质的项，即
如果一个候选项的子集不是频繁项集，则该候选项也不可能成为频繁
项集。
4. 计算支持度：扫描数据集，统计候选项集的支持度，并根据最小
支持度阈值过滤掉不满足条件的候选项。
5. 迭代生成频繁项集：根据支持度筛选后的候选项集作为新的频繁项集，继续进行候选集生成、剪枝和支持度计算的过程，直到无法继续生成新的频繁项集为止。
二、FP-Growth算法
FP-Growth算法是一种基于数据结构FP树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在构建频繁项集时能够避免候选集的生成和扫描数据集的过程，从而提高了挖掘效率。
具体而言，FP-Growth算法包括以下步骤：
1. 构建FP树：通过扫描数据集，构建一颗FP树，其中每个节点表示一个项，并记录该项在数据集中的支持度。
2. 构建条件模式基：对于每个项，构建其对应的条件模式基，即以该项为后缀的所有路径。
3. 递归挖掘频繁模式：对于每个项，通过递归的方式挖掘其条件模式基，得到频繁模式集。
4. 构建条件FP树：根据频繁模式集，构建条件FP树，并迭代地重复步骤2和步骤3，直至无法继续挖掘出新的频繁模式为止。
三、关联规则评估方法
在关联规则挖掘过程中，除了发现频繁模式外，还需要评估挖掘出的关联规则的质量。
常用的关联规则评估方法包括支持度、置信度、提升度和兴趣度等。
1. 支持度：指某个关联规则在数据集中出现的频繁程度，即关联规
则的前提和结论同时出现的概率。
2. 置信度：指某个关联规则的前提出现时，结论同时出现的概率。
3. 提升度：指某个关联规则的结论在已知前提的条件下出现的程度，用于衡量前提对结论的影响程度。
4. 兴趣度：综合考虑支持度和置信度，用于评估关联规则的有趣程度，兴趣度越高表示关联规则越有价值。
总结：
数据挖掘中的关联规则挖掘方法包括Apriori算法和FP-Growth算法，它们分别以不同的方式提高了挖掘效率，并能够从大量数据中发
现物品之间的关联关系。
此外，关联规则的质量评估也是关联规则挖
掘过程中的重要环节，通过支持度、置信度、提升度和兴趣度等指标
可以评估挖掘出的关联规则的价值。
在实际应用中，根据具体问题和
数据集的特点，选择合适的关联规则挖掘方法和评估指标，能够更好
地挖掘出有用的关联规则。