联想规则采矿的典型例子是购物basket分析 。协会的经典例子规则是找出客户放在他们购物购物篮中的不同商品之间的关系,找出客户分析的购买习惯,是a购物car分析method,用来揭示产品之间的关系,还有很多其他的名字,比如:购物Basket规则 , 啤酒尿不湿规则 , 当然最正式的名字是Association 规则 。
1、5.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种...Association规则!还有很多其他的名字,比如:购物Basket规则,啤酒尿不湿规则 。当然最正式的名字是Association 规则 。买啤酒的人大概会买纸尿裤,属于数据挖掘协会规则 。案例分析:就Vuormaa的案例而言,利用association 规则 mining技术挖掘交易数据库中的记录,首先要设置两个阈值,即最小支持度和最小置信度,假设最小支持度为min_support5%,最小置信度为min_confidence70% 。
【基于位图矩阵的购物篮关联规则分析,为什么关联规则被称作购物篮分析】
如果通过挖掘过程发现的关联规则“纸尿裤,啤酒”符合以下条件,则接受“纸尿裤,啤酒”的关联规则 。公式可以用来描述支持度(尿布、啤酒)> 5%,信心度(尿布、啤酒)> 70% 。其中,支持度(纸尿裤、啤酒)> 5%在本应用示例中的意义在于 , 所有交易记录中至少有5%显示同时购买了纸尿裤和啤酒 。
2、关联 规则算法(TheApriorialgorithmassociation规则的目的是找出一个数据集中项目之间的关系,也叫购物basket分析(market basket analysis) 。比如10%买鞋的顾客可能也会买袜子,60%买面包的顾客也会买牛奶 。最著名的例子之一就是尿布和啤酒的故事 。本文中的Apriori算法主要是基于频繁集的关联分析 。其主要目的是寻找强关联规则 。
下表是一些购买记录:整理购买记录可以得到下表,横竖栏的数字表示同时购买这两种商品的交易笔数 。例如,与Orange的交易数是4,而与Orange和Coke的交易数是2 。信心,说明这篇文章规则的可信度如何 。条件项的集合是A,结果的集合是B,置信度是在A中计算的,也包含了B的概率 , 即置信度(A>B)P(B|A) 。
啤酒纸尿裤是大数据的联想-4规则挖矿 。Association 规则 Mining在大量数据中发现项目集之间有趣的关联或相关性 。它是数据挖掘中的一个重要课题,近年来被业界广泛研究 。联想规则采矿的典型例子是购物basket分析 。相关性规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(物品)之间的关系,发现顾客的购买行为模式,如购买一种商品对购买其他商品的影响 。分析研究结果可应用于商品货架布局、库存安排以及根据购买模式对用户进行分类 。纸尿裤和啤酒这两种不相关的商品的销售数据曲线,一开始是相似的,所以把纸尿裤和啤酒放在一起 。Association 规则挖矿的步骤:Association 规则挖矿是2018年全国科学技术术语审定委员会公布的计算机科学技术术语 。定义查找频繁出现在数据库中的多个关联数据项的过程 。计算机科学与技术术语第三版 。1.全部列出规则 。2.计算这些规则的支持度和信心度 。3.离开协会符合支持和信任的国家价值规则 。4.给定一个事务数据集T,找出support>
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