4.第四章 关联规则 初学者可以看的
简述关联规则算法流程
简述关联规则算法流程摘要：一、关联规则简介二、关联规则算法流程1.数据预处理2.事务数据库的构建3.寻找频繁项集4.生成关联规则5.剪枝与优化三、关联规则应用实例四、关联规则算法的优缺点正文：一、关联规则简介关联规则是数据挖掘中的一种重要方法，主要用于发现数据集中的关联关系。
关联规则的表示形式为：A1 → A2，表示如果事务中包含A1，那么很可能也包含A2。
关联规则算法旨在找出频繁出现在数据集中的项集（即支持度高的项组合），然后根据置信度生成关联规则。
二、关联规则算法流程1.数据预处理：首先对原始数据进行清洗，包括去除重复记录、填补缺失值等，以便后续算法顺利进行。
2.事务数据库的构建：将清洗后的数据组织成事务数据库，其中每个事务由一组项目组成。
3.寻找频繁项集：通过遍历事务数据库，计算每个项集的出现次数，找出支持度大于设定阈值的频繁项集。
这一步可以使用递归、Apriori算法等方法。
4.生成关联规则：对于每个频繁项集，生成满足置信度要求的关联规则。
例如，如果一个频繁项集为{A, B}，且其在事务数据库中的支持度为0.8，那么可以生成如下关联规则：A → B，支持度为0.8。
5.剪枝与优化：为了消除冗余规则和降低规则置信度，可以对生成的关联规则进行剪枝。
剪枝方法包括：前缀剪枝、闭包剪枝等。
此外，还可以通过优化算法提高计算效率，如采用矩阵运算、FP-growth等方法。
三、关联规则应用实例关联规则在许多领域都有广泛应用，如购物篮分析、搜索引擎、信用评估等。
以购物篮分析为例，通过挖掘顾客购买商品的关联关系，可以为顾客推荐相关商品，提高销售额和客户满意度。
四、关联规则算法的优缺点关联规则算法具有较强的可读性和实用性，能够发现数据集中的潜在关联关系。
但同时，它也存在一定的局限性，如对数据量较大、项目较多的情况处理效果不佳，以及生成大量冗余规则等问题。
为了解决这些问题，研究人员不断提出新的关联规则算法，以提高算法的效率和准确性。
关联规则介绍
关联规则介绍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数据中的关联关系，从而为我们提供更好的决策支持。
在本文中，我们将介绍关联规则的基本概念、应用场景以及如何使用关联规则进行数据挖掘。
关联规则是指在数据集中，某些项之间的关系可以被描述为“如果出现了A，那么很可能也会出现B”。
这种关系可以用一个简单的公式来表示：A→B。
其中，A和B都是数据集中的项集，→表示“导致”或“推导出”。
关联规则的应用场景非常广泛，例如市场营销、推荐系统、医学诊断等领域。
在市场营销中，我们可以使用关联规则来发现哪些商品经常一起被购买，从而为商家提供更好的促销策略。
在推荐系统中，我们可以使用关联规则来推荐用户可能感兴趣的商品或服务。
在医学诊断中，我们可以使用关联规则来发现某些症状之间的关联关系，从而帮助医生做出更准确的诊断。
使用关联规则进行数据挖掘的过程可以分为三个步骤：数据预处理、关联规则挖掘和规则评估。
首先，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，以便于后续的关联规则挖掘。
其次，我们需要使用关联规则挖掘算法来发现数据中的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
最后，我们需要对挖掘出来的关联规则进行评估，包括支持度、置信度、提升度等指标的计算和分析。
关联规则是一种非常有用的数据挖掘技术，它可以帮助我们发现数据中的关联关系，从而为我们提供更好的决策支持。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的关联规则挖掘算法，并对挖掘出来的规则进行评估和分析，以便于更好地利用这些规则来提高我们的工作效率和决策质量。
关联规则
1 引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题[AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。
也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念设I={i1,i2,..,i m}是项集，其中i k(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可以是保险公司的顾客。
设任务相关的数据D是事务集，其中每个事务T是项集，使得T⊆I。
设A是一个项集，且A⊆T。
关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A⇒ B，A⊂I, A⊂I，且A∩B=Φ。
关联规则具有如下两个重要的属性：支持度: P(A∪B)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。
置信度: P(B｜A)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。
给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。
3 关联规则种类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。
关联规则概念.ppt
关联规则X Y解释为“满足X中条件的数据库元组
多半也满足Y中条件”。
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一、关联规则相关知识
例1：给Electionics公司的关系数据库，一个数据挖 掘系统可能发现如下形式的关联规则
age(X,“20…29”) ∧income(X,“20K…29K”)
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二、Apriori算法及举例
1.连接步：
例： L3={abc, abd, acd, ace, bcd} Self-joining: L3 ⊕ L3
abcd from abc and abd acde from acd and ace
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二、Apriori算法及举例
2.剪枝步：Ck是Lk的超集，它的成员可以是频繁的， 也可以不是频繁的，但所有的频繁k-项集都包含在 Ck中。
扫描数据库，确定Ck中每个候选k-项集的计数， 将计数值≥最小支持度计数的所有候选k-项集确定 到Lk中。然而，Ck可能很大，这样所涉及到的计算 量就很大。这时使用Apriori性质：如果一个候选 k-项集的（k-1）-项集不在Lk-1中，则该候选也不 可能是频繁的，从而可以从Ck中删除。
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二、Apriori算法及举例
2.剪枝步：
例： L3={abc, abd, acd, ace, bcd}
Pruning:
acde is removed because ade is not in L3
C4={abcd}
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二、Apriori算法及举例
例2：设有一个Electronics的事务数据库(如图1示)。 数据库中有9个事务，即｜D｜＝9。Apriori假定事务 中的项按字典次序存放。我们使用图2解释Apriori算 法寻找D中的频繁项集。
关联规则
关联规则在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。
关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。
关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。
现实中，这样的例子很多。
例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。
这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。
这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。
比如人寿保险，一份保单就是一个事务。
保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。
保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。
这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。
通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。
在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。
可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
数据挖掘 关联规则
数据挖掘关联规则
数据挖掘是一项从大量数据中提取有用信息的技术。
关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它可以帮助我们找到不同数据之间的关系和模式。
关联规则分析通常用于市场营销和销售预测等领域。
其中最常见的应用是购物篮分析，也称为交易分析。
购物篮分析可以帮助我们找到哪些产品经常一起被购买，这样我们就可以在销售中进行针对性的推销。
关联规则通常由两部分组成：前项和后项。
前项是一个或多个条件，后项是一个结果。
例如，如果我们想找到购买牛奶的人也会购买面包，那么“牛奶”就是前项，“面包”就是后项。
关联规则的度量指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度是指规则在数据集中出现的频率，置信度是指在前项已知的情况下，后项出现的频率，提升度是指规则的置信度与后项出现的频率之比。
数据挖掘中的关联规则有许多算法可以实现，包括Apriori算法和FP-Growth算法。
这些算法可以帮助我们在大量数据中快速找到关联规则，并对结果进行可视化和解释。
总之，关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它可以帮助我们发现数据之间的相关性和模式，并应用于市场营销等领域。
- 1 -。
关联规则分析及应用PPT课件
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二、关联规则挖掘过程
• M 的非空真子集有{I1，I2}、{I1，I5}、{I2，I5}、{I1}、{I2}和{I5}。则结果 关联规则如下，每个都列出置信度。
项集 支持度 计数
{I1}
6
{I2}
7
{I3}
6
{I4}
2
{I5}
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绪论
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一、基本概念
设 I={I1,I2,…,In} 是项的集合。
•任 务 相 关 数 据 D ： 是 事 务 （ 或 元 组 ） 的 集 合 。
•事务T： TID 是项的集合，且每个事务具有事务标识符
。
•项集A：是T
T I D 的 一 个 子 集 ， 加 上
即事务。
•项集(Items)：项的集合，包含k个项的项集称为k-项集，如二
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二、关联规则挖掘过程
对强关联规则的批评：
eg:
项目
喝麦片
不喝麦片
合计
打篮球 2000 1000 3000
不打篮球 1750 250 2000
合计 3750 1250 5000
在5000个学生中，3000个打篮球，3750个喝麦片 粥，2000个学生既打篮球又喝麦片粥。
➢ 打篮球 => 喝麦片粥 [40%, 66.7%]是错误的，因为全部 学生中喝麦片粥的比率是75%，比打篮球学生的66.7%要高。
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二、关联规则挖掘过程
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。
关联规则简介
交易ID 2000 1000 4000 5000
购买的商品 A,B,C A,C A,D B,E,F
设最小支持度为50%, 最小可 信度为 50%, 则可得到
– A ⇒ C (50%, 66.6%) – C ⇒ A (50%, 100%)
频繁项集：如果项集的支持度超过用户给定的最小支持度阈值，就称 该项集是频繁项集。
关联规则基本模型
• • • • • 基本概念： 设I={i1, i2,…, im}为所有项目的集合 D为事务数据库，事务T是一个项目子集（T⊆I） 每一个事务具有唯一的事务标识TID。 设A是一个由项目构成的集合，称为项集。事务T 包含项集A，当且仅当A⊆T。如果项集A中包含k个 项目，则称其为k项集。
•
•
例子：典型的关联规则发现问题是对超市中的货篮数据（Market
ห้องสมุดไป่ตู้
Basket）进行分析。通过发现顾客放入货篮中的不同商品之间的关系 来分析顾客的购买习惯。
– 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?
关联规则：支持度和信任度分别满足用户给定阈值的规则。
关联规则基本模型
• 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可信度阈值的规则。 具体来说： (1)候选集与频繁项集的产生 (2)对于L的每个非空子集S，如果 |L|/|S|>=min_conf,则输出规则：S->L-S.
3rd scan
L3
Itemset {B, C, E}
sup 2
提高Apriori算法的方法
关联规则——精选推荐
关联规则关联规则1 关联规则关联规则挖掘的⽬的是在数据项⽬中找出所有的并发关系，除了基本Aprioris算法，还有⼀些常⽤的改进算法，例如多最⼩⽀持度的关联规则挖掘，分类关联规则挖掘。
Aprioris算法基于演绎原理（或称为向下封闭属性）来⾼效地产⽣所有频繁项⽬集。
算法基于逐级搜索的思想，它采⽤多轮搜索的⽅法，每⼀轮搜索扫描⼀遍整个数据集，并最终⽣成所有的频繁项⽬集合。
多最⼩⽀持度算法简称为"MS-Apriori算法"，它通过对项⽬集合中的项⽬基于最⼩项⽬⽀持度值来进⾏升序排序。
该算法也是基于逐级搜索的，通过多次遍历数据之后产⽣所有频繁项⽬集。
分类关联规则挖掘（Class Association Rules，CAR）和⼀般的关联规则有两点不同，第⼀点是：CAR的后件只有⼀个项⽬，第⼆点是：CAR的后件只能从分类标识集合中选取。
项⽬集合中的项⽬都不能作为后件使⽤，分类标识集合中的项⽬也不能作为前件使⽤。
下⾯通过具体应⽤说明上述三种关联规则的应⽤与差别。
⾸先给出⼀个事物集合的例⼦。
给定最⼩⽀持度minsup=30%和最⼩置信度mincof=80%。
通过三种数据挖掘⽅法，找寻事物集合中的关联规则。
1.1 Apriori算法Apriori算法分两步进⾏，第⼀步⽣成所有频繁项⽬集，第⼆步从频繁项⽬集中⽣成所有可信关联规则。
1.1.1 ⽣成频繁项⽬集过程（1）在第⼀轮搜索中，算法计算出所有只包含⼀个项⽬的项集在事务中的⽀持度，并且写出单项⽬频繁项⽬集（即1-频繁项⽬集）。
（算法第1-2⾏）（每个频繁项⽬集后的数字表⽰这个频繁项⽬集的⽀持计数，在例⼦中⽀持度计数⼤于等于3即可）1. 随后每⼀轮搜索都分为三步进⾏：2. 将算法第（k-1)⽣成的频繁项⽬集集合作为种⼦集合产⽣候选项集集合，⽽中的这些候选项⽬集都是可能的频繁项⽬集。
这个过程通过candidate-gen函数完成。
Candidate-gen（候选项集集合的⽣成）函数：该函数可以分成两步：合并和剪枝合并：这⼀步将两个（k-1）-频繁项⽬集合并来产⽣⼀个可能的k-候选项集c。
关联规则(associationrule)
关联规则（Association Rules）是数据挖掘领域中的一种重要技术，用于发现数据集中的不显而易见的模式和关系。
它通过分析数据中的项目集合之间的频繁项集，来找出这些项集之间的关联规则，从而揭示数据之间的潜在联系和趋势。
关联规则反映了一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。
关联规则的应用非常广泛，常见的应用包括购物篮分析。
通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，可以分析顾客的购买习惯，从而帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买。
这种关联的发现有助于零售商制定更有效的营销策略和促销方案。
此外，关联规则还可以应用于价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分等领域。
在关联规则分析中，常用的评估标准包括支持度、置信度和提升度。
支持度表示几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重。
置信度则是指一个数据出现后，另一个数据出现的概率，或者说是数据的条件概率。
提升度则用于衡量关联规则的效果，即使用规则后的效果相对于不使用规则的效果的提升程度。
挖掘关联规则的方法之一是使用Apriori算法。
该算法基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念，通过迭代的方式生成候选频繁项集，并计算其支持度和置信度，从而找出满足预设阈值的关联规则。
总的来说，关联规则是一种强大的数据挖掘技术，可以帮助企业和研究者从大量数据中发现隐藏的模式和关联，从而制定更有效的决策和策略。