关联规则与关联分析[汇编].pptVIP

由频繁项集产生关联规则 同时满足最小支持度和最小置信度的才是强关联规则，从频繁项集产生的规则都满足支持度要求，而其置信度则可由一下公式计算： 每个关联规则可由如下过程产生： 对于每个频繁项集l，产生l的所有非空子集； 对于每个非空子集s，如果 则输出规则“ ” * 精品PPT·值得借鉴 多层关联规则挖掘 多层关联规则可以分为同层关联规则和层间关联规则，同层关联规则是指处于同概念层的关联规则；层间关联规则是指不同概念层的关联规则。 多层关联规则基本上可以沿用“支持度-置信度”的框架，但是在设置问题上有一些要考虑的东西 * 精品PPT·值得借鉴 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 * 精品PPT·编辑可用 精品PPT·编辑可用 配色花哨 文字多 套用模板 套用模板 逻辑不清 内容空洞 太土 太杂 太乱 太繁 “ ” 精品PPT·实用可编辑 第四章 关联规则与关联分析 * 精品PPT·值得借鉴 摘要 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且比较活跃的研究分支。本章主要介绍了关联规则挖掘的基本概念及其分类，以单维单层布尔关联规则的挖掘理论为切入点，介绍关联规则挖掘理论模型以及算法方面的内容，并简单扼要介绍了多层关联规则挖掘、多维关联规则挖掘的相关内容，最后通过一个实例给出了关联分析的医学应用。 * 精品PPT·值得借鉴 什么是关联规则挖掘？ 关联规则挖掘： 从事务数据库，关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性。 应用： 购物篮分析、分类设计、捆绑销售等 * 精品PPT·值得借鉴 “尿布与啤酒”——典型关联分析案例 采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。同样的，我们还可以根据关联规则在商品销售方面做各种促销活动。 * 精品PPT·值得借鉴 购物篮分析 如果问题的全域是商店中所有商品的集合，则对每种商品都可以用一个布尔量来表示该商品是否被顾客购买，则每个购物篮都可以用一个布尔向量表示；而通过分析布尔向量则可以得到商品被频繁关联或被同时购买的模式，这些模式就可以用关联规则表示（0001001100，这种方法丢失了什么信息？） 关联规则的两个兴趣度度量 支持度 置信度 * 精品PPT·值得借鉴 关联（association）：两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。 关联规则（association rule）：指在同一个事件中出现的不同项的相关性。 关联分析（association analysis）：用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出描述数据项之间相互联系的有价值的有关知识。 应用：购物篮分析、生物信息学、医疗诊断、Web挖掘、科学数据分析、分类设计、捆绑销售和亏本销售分析 * 精品PPT·值得借鉴 购物篮事务的例子 TID 项集 1 {面包，牛奶} 2 {面包，尿布，啤酒，鸡蛋} 3 {牛奶，尿布，啤酒，可乐} 4 {面包，牛奶，尿布，啤酒} 5 {面包，牛奶，尿布，可乐} * 精品PPT·值得借鉴 第一节 关联规则基本概念和关联规则挖掘分类 关联规则的基本概念 关联规则挖掘的基本过程与分类 * 精品PPT·值得借鉴 关联规则的基本概念 令I={i1， i2， ……，id}是购物篮数据中所有项的集合，而T={t1， t2， ……，tn}是所有事务的集合。 每个事务ti包含的项集都是I的子集。 在关联分析中，包含0个或者多个项的集合被称为项集（itemset） 如果一个项集包含k个项，则称它为k-项集。例如{啤酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 空集是指不包含任何项的项集。 * 精品PPT·值得借鉴 事务的宽度定义为事务中出现项的个数。 如果项集X是事务tj的子集，则称事务tj包含项集X。 项集的一个重要性质就是它的支持度计数，即包含特定项集的事务个数，数学上，项集X的支持度计数σ（X）可以表示为： σ（X）=|{ti|X≤ti，ti∈T}| * 精品PPT·值得借鉴 关联规则是形如X→Y的蕴含表达式，其中X和Y是不相交的项集。 关联规则的强度可以