锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

关联规则分析置信度

经验分享生活百科

协会规则 分析的输出还包括一些附加信息，比如每个规则、置信度的支持度和推广度，这些信息可以帮助我们评估规则 。association规则分析为什么association规则分析的输出是用来发现大型数据集中可能存在的有趣关联规则？参考关联分析 ， 数据挖掘关联规则“支持”和“置信度”的一般设置是什么 。
1、关于数据挖掘中的apriori算法,帮忙推出关联 规则事务数为5支持度为...对于每个频繁项集X，都有一个非空子集y，如果support(X)/support(y)> 0.6(置信度threshold)，那么output 规则X>(XY)给你举个例子:abc，有一个非空子集ac 。abc的支持数P13、acd的P23和bcd的P33以及关联规则的输出被查出置信度大于或等于频繁项集组成的关联规则中的最小值置信度
2、关联 规则之Apriori算法Apriori算法的主要思想是找出对象数据集中存在的最大频繁项集，然后用得到的最大频繁项集与预置的最小值置信度threshold规则生成强关联 。项目集是项目的集合 。包含k个项目的项目被集成到一组k个项目中 。项目集的频率是所有项目集的事务计数，也称为绝对支持度或支持计数 。如果项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集 。频繁k项集通常记为k 。
当项集A出现时 ， 项集B的概率为关联置信度的规则 。最小支持度是用户或专家定义的一个衡量支持度的阈值，表示项目集在统计意义上的最小重要性；最小值置信度是由用户或专家定义的度量置信度的阈值，指示关联规则的最低可靠性 。同时满足最小支持阈值和最小置信度阈值的A 规则称为强规则 。项集A的支持计数是事务数据集中包含项集A的事务数，简称为项集的频率或计数 。
3、关联算法 association指关联分析，此处引用百度百科的定义 。通过联想分析，可以挖掘出规则是由一些事件引起的，比如面包>牛奶，其中面包叫/ 。而牛奶被称为规则的最后一项 。常用于关联分析的算法有Apriori算法、FPgrowth算法、Eclat算法、灰色关联法等 。下面将重点介绍Apriori算法 。在介绍Apriori算法之前 ， 
找出所有频繁项目集；第二步，从频繁项集规则中生成强关联 。Apriori算法是挖掘频繁项集的基本算法 。可以看出，上述每个过程都需要扫描一次数据 。为了提高逐层迭代生成频繁项集的效率，我们需要用到一个重要的性质，叫做超越性质:当然，非频繁项集的所有超集也必须是非频繁的 。
4、强关联 规则一定是有价值的吗不一定 。因为规则有很多评价标准，可以是客观的 ， 也可以是主观的 。Strong 规则也可能是负相关的，即因为变量值随着自变量值的增加(减少)而减少(增加) 。所以强关联规则不一定有价值 。衡量相关性有两个标准规则，一个是支持度，一个是置信度 。如果两者都在阈值以上 ， 则称为强相关规则 。
5、数据挖掘关联 规则中的“支持度”和“ 置信度”一般设为多少?Data Mining:Concepts and Technologies读作:“Association 规则如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为是有趣的 。这些阈值可以由用户或领域专家来设置 。”我觉得基于你现有的数据集做实验，通过实验结果来确定那个阈值是合理的 。因为阈值与数据集密切相关 。
6、第九章数据关联 规则 分析算法——基于Apriori算法的关联项 分析9.1 Association分析基于Apriori算法的Aprior算法是Association规则分析中经典的频繁项集算法 。相关性规则反映了两个或两个以上事物之间的相互依赖和关联 。如果两个或两个以上的事物彼此相关，则它们之间存在关联规则以便它们可以匹配 。9.1.1基本概述Apriori算法利用频繁项集的先验知识，按照层次结构不断迭代，计算出数据集中所有可能的频繁项集 。Its 分析主要包括两个核心部分 。
9 . 1 . 2 Apriori算法原理的基本流程:1 。扫描历史数据，并对每个数据进行频率统计 。2.建立一个候选集，计算其支持度，即数据出现的频率与总数的比值 。3.对候选项集进行筛选 ， 筛选出的数据项的支持度不应小于最小支持度，从而形成频繁项集 。4.连接频繁项集生成候选项集 ， 重复上述步骤，最终形成一个频繁k项集或最大频繁项集 。Apriori算法有两个定理:1 。如果一个集合是频繁项集，那么它的所有子集都是频繁集 。
7、关联 规则 分析的输出为什么【关联规则分析置信度】Association规则分析的输出用于发现大型数据集规则中可能存在的有趣关联 。这种方法的输出通常包括一组规则，每个规则由一对或多对项目(也称为项目)组成，表示在数据集中观察到的一些关系 ， 协会规则 分析的输出还包括一些附加信息 ， 比如每个规则、置信度的支持度和推广度，这些信息可以帮助我们评估规则 。

    推荐阅读


    上一篇：坎儿井简介,新疆吐鲁番坎儿井简介

    下一篇：红米手机2