关联规则

目录 关联分析 Apriori原理 Apriori算法实现 - 频繁项集 Apriori算法实现 - 从频繁项集挖掘关联规则 一、关联分析 关联分析 是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集 （frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则 （associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 相关术语 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析 (associati analysis) 或者 关联规则学习 （association rule learning） 。 下面是用一个 杂货店 例子来说明这两个概念，如下图所示: 频繁项集: {葡萄酒, 尿布, 豆奶} 就是一个频繁项集的例子。 关联规则: 尿布 -> 葡萄酒 就是一个关联规则。这意味着如果顾客买了尿布，那么他很可能会买葡萄酒。 那么 频繁 的定义是什么呢？怎么样才算频繁呢？ 度量它们的方法有很多种，这里我们来简单的介绍下支持度和可信度。 支持度: 数据集中包含该项集的记录所占的比例。 例如上图中，{豆奶} 的支持度为 4/5。{豆奶, 尿布} 的支持度为 3/5。 可信度: 针对一条诸如 {尿布} -> {葡萄酒} 这样具体的关联规则来定义的。这条规则的 可信度 被定义为 支持度(

目录： 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析 返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式： 1.频繁项集(frequency item sets)：经常同时出现的一些元素的集合； 2.关联规则(association rules): 意味着两种元素之间存在很强的关系。 下面举例来说明上面的两个概念： 表1 一个来自Hole Foods天食品店的简单交易清单 交易号码 商品 0 豆奶， 莴苣 1 莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜 2 莴苣，尿布，葡萄酒，橙汁 3 莴苣，豆奶，尿布，葡萄酒 4 莴苣，豆奶，尿布，橙汁 频繁项集是指经常出现在一起的元素的集合，上表中的集合 {葡萄酒，尿布，豆奶} 就是频繁项集的一个例子。同样可以找到如 “尿布 --> 葡萄酒”的关联规则，意味着如果有人买了尿布，就很可能也会买葡萄酒。使用频繁项集和关联规则，商家可以更好地理解顾客的消费行为，所以大部分关联规则分析示例来自零售业。 理解关联分析首先需要搞清楚下面三个问题： 1.如何定义这些有用的关系？ 2.这些关系的强弱程度又是如何定义？ 3.频繁的定义是什么？ 要回答上面的问题，最重要的是理解两个概念：支持度和可信度。 支持度：一个项集的支持度(support

1. 搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度； 2. Apriori 算法的工作原理； 3. 在实际工作中，我们该如何进行关联规则挖掘。 一、搞懂关联规则中的几个概念(支持度、置信度、提升度) Apriori 算法的核心就是理解频繁项集和关联规则。在算法运算的过程中，还要重点掌握对 支持度、置信度和提升度的理解。 超市购物的例子，下面是几名客户购买的商品列表： 1.1、什么是支持度呢？ 支持度是个百分比，它指的是某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例。支持度越 高，代表这个组合出现的频率越大。 在这个例子中，我们能看到“牛奶”出现了 4 次，那么这 5 笔订单中“牛奶”的支持度就 是 4/5=0.8。 同样“牛奶 + 面包”出现了 3 次，那么这 5 笔订单中“牛奶 + 面包”的支持度就是 3/5=0.6。 1.2什么是置信度呢？ 它指的就是当你购买了商品 A，会有多大的概率购买商品 B，在上面这个例子中： 置信度（牛奶→啤酒）=2/4=0.5，代表如果你购买了牛奶，有多大的概率会购买啤酒？ 置信度（啤酒→牛奶）=2/3=0.67，代表如果你购买了啤酒，有多大的概率会购买牛奶？ 我们能看到，在 4 次购买了牛奶的情况下，有 2 次购买了啤酒，所以置信度 (牛奶→啤酒)=0.5，而在 3 次购买啤酒的情况下，有 2 次购买了牛奶，所以置信度（啤酒→牛奶）=0.67。

关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系或相关关系，是数据挖掘中的一个重要的课题。 先简单介绍一下关联规则挖掘中涉及的几个基本概念： 定义1：项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i表示。项的集合称为项集。设集合I={i1, i2, ..., ik}是项集，I中项目的个数为k，则集合I称为k项集。 定义2：事务 设I={i1, i2, ..., ik}是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T表示，T={t1, t2, ..., tn}。每一个包含ti子项的项集都是I子集。 定义3：项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4：关联规则 关联规则是形如X=>Y的蕴含式，其中X、Y分别是I的真子集，并且X∩Y=Ø。X称为规则的前提，Y称为规则的结果。关联规则反映X中的项目出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。 定义5：关联规则的支持度（Support） 关联规则的支持度是交易集中同时包含的X和Y的交易数与所有交易数之比，记为support(X=>Y)，即support(X=>Y)=supportX∪Y=P(XY)。支持度反映了X和Y中所含的项在事务集中同时出现的概率。 定义6：关联规则的置信度（Confidence） 关联规则的置信度是交易集中包含X和Y的交易数与所有包含X的交易数之比

第11章 使用Apriori算法进行关联分析([代码][ch11]) 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 交易号码 商品 0 豆奶草莓 1 草莓，尿布，啤酒，辣椒酱 2 豆奶，尿布，黄瓜，饼干 3 黄瓜，饼干，尿布，啤酒 4 黄瓜，啤酒，尿布，黄瓜 频繁项集指的就是那些经常一起出现的物品集合，比如{啤酒，尿布，饼干}就是频繁项集中的一个例子，而根据上表也可以找到尿布->啤酒这样的关联规则。而我们是要通过关联分析大规模数据从而发现数据之间存在的有趣关系，那么问题来了，什么样的关系是有趣的呢？而这个有趣又是怎么定义的呢？我们可以通过支持度（support）和可信度（置信度confidence）来定义。一个项集的支持度指的是数据集中包含该项集记录所占的比例，上例中{豆奶}的支持度是2/5, {啤酒，尿布}的支持度是3/5；可信度是针对于像{尿布}->{啤酒}这样的关联规则来定义的，定义为：支持度({尿布，葡萄酒})/支持度（尿布）. Apriori 原理 Apriori算法优缺点 优点：易编码实现 缺点：在大数据集上可能较慢 适用数据类型：数值型 或者 标称型数据。

相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析 association analysis ，所发现的规则可以用关联规则 association rule 或频繁项集的形式表示： { 尿布 } → { 啤酒 } \{\text{尿布}\} \rightarrow\{\text{啤酒}\} { 尿布 } → { 啤酒 } 2.购物篮数据 许多企业在日复一日的运营中积累了大量的数据，比如商店收银台每天收集的大量顾客购物数据。有一类数据，每一行对应着一个事务，这类数据通常被称为购物篮数据 market basket transactiontcd 3.二元表示 购物篮数据可以用二元形式表示，其中每个事务中有多个项。项可以用 二元变量 表示，如果项在事务中出现则它的值为1，否则为0。 因为通常认为项在事务中出现比不出现更重要，所以项是非对称 asymmetric 二元变量。 典型的购物篮数据及其二元表示如下： 4.项集和支持度计数 令 I = { i 1 , i 2 , . . . , i d } I=\{i_1,i_2,...,i_d\} I = { i 1 ​ , i 2 ​ , . . . , i d ​ }

原文来源 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2019.00687/full 引言 尽管细菌具有抗生素耐药性基因比1940年发现和临床使用抗生素还要早，抗生素使用为致病的和非致病的细菌选择了抗生素耐药性。通过在食物生产动物中使用抗生素，会使增加的AMR出现和存留在食物源病原菌中。据推断，由于不断增加的肉产品需求和人口增长，从2010到2013年，食物产出动物的AMU提高了67%。通过选择受治疗个体中的表型耐药细菌的生长和存留，每一种AMU实例直接地造成了AMR。AMU还通过增加某个群体的耐药表型间接地造成了AMR，并增加了未来耐药感染的风险。 通过直接接触，耐药病原菌可以从移植的食物产出动物传播到一小部分人类，如果肉类在屠宰环节被病原菌感染，则还会通过食物链传播到更广大的人类群体。 相比对一种或一类药品耐药的病原菌，具有多重耐药性的病原菌是一个更大的公共健康威胁，因为要找到一种能够有效抵抗MDR感染的抗生素会非常困难或者不可能。MDR不是随机共同出现的个体药品耐药的简单结果。Chang等人发现MDR发生的概率往往比偶然预期更高，并描述了造成MDR出现的一些机制。一些生物学机制或变更（流出泵）抵抗几种抗生素药品或种类，创造了交叉耐药。此外，耐药性基因会被基因性链接，通过发生在共同迁移因子或者染色体区域上

一、基本信息 标题：基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究 时间：2018 来源：北京邮电大学 关键词：数据挖掘; 聚类; 关联规则; 成绩分析; 二、研究内容 1.关联规则的支持度 2.频繁模式树 3.数字信号处理 4.引入兴趣度度量的关联规则挖掘算法流程图 三、结论 知网上的页数太多，在网页上在线阅读了没有下载，图片模糊不清，其实几个基于数据挖掘的论文都大同小异。 四、参考文献 [17]张甜. 基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究[D].北京邮电大学,2018. 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/12006579.html

下面是一些关于 大数据 挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.

一、基本信息 标题：基于关联规则的成绩分析及课程设置研究 时间：2013 来源：河北科技大学 关键词：成绩分析; 分析决策; 数据挖掘; 关联规则; 数据仓库; AprioriTid算法; 二、研究内容 数据仓库概念结构 Apriori算法图 数据挖掘界面 数据挖掘打开文件界面 数据挖掘打开数据源文件 最小支持度阈值输入 最小置信度阈值输入 三、结论 依旧是基于关联规则的成绩分析但是比上一篇更加全面具体。 四、参考文献 [17]基于关联规则的成绩分析及课程设置研究[D]. 孙月昊.河北科技大学 2013 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/11967377.html