1 / 27
文档名称:

关联规则发现.docx

格式:docx   大小:44KB   页数:27页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

关联规则发现.docx

上传人:科技星球 2024/5/13 文件大小:44 KB

下载得到文件列表

关联规则发现.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【关联规则发现 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【27】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【关联规则发现 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。1/35关联规则发现第一部分关联规则发现的定义与目的 2第二部分关联规则使用的度量 4第三部分关联规则挖掘算法的分类 7第四部分关联规则挖掘算法Apriori原理 9第五部分关联规则挖掘算法FP-Growth原理 12第六部分关联规则发现中的数据预处理技术 15第七部分关联规则发现中的后处理技术 17第八部分关联规则发现的应用领域 213/35第一部分关联规则发现的定义与目的关联规则发现定义关联规则发现是一种数据挖掘技术,用于从大量数据中识别有意义的关联关系。它通过查找同时发生或在某种程度上相互关联的物品或事件,揭示隐藏在数据中的模式和趋势。目的关联规则发现旨在:*识别有价值的关联:发现数据集中的隐藏模式和趋势,可能具有商业价值或洞察力。*改进决策制定:通过提供对数据中关联关系的理解,帮助决策者做出明智的决策。*提高营销和销售效率:通过识别与客户购买行为相关的模式,定制销售和营销策略,提高有效性。*预测未来趋势:分析关联规则可以揭示模式和趋势,从而有助于预测未来的行为或事件。*了解客户行为:发现客户行为模式,了解其偏好、兴趣和动机,进而改进产品和服务。*识别欺诈:关联规则可以识别异常和欺诈活动,因为它们通常会呈现出独特的关联模式。*提升推荐系统:根据发现的关联,推荐与当前购买或兴趣相关的产品或项目。3/35*优化仓库库存:识别经常一起购买的物品,以便优化库存管理,减少缺货和过剩库存。*识别制造缺陷:关联规则可以识别制造过程中相关的缺陷,有助于改进质量控制流程。运作原理关联规则发现算法通常遵循以下步骤::将数据转换为适合关联规则发现的任务的格式。:找出频繁出现在数据集中的项集,即满足最小支持度阈值的项集。:基于频繁项集,生成满足最小置信度阈值的关联规则。:使用各种度量(例如提升、杠杆和支持度)评估生成的规则的质量和相关性。:解释规则的意义和业务含义。应用关联规则发现广泛应用于各个领域,包括:*零售业:识别购物篮中的常见关联,提高推荐系统和个性化营销的有效性。*金融业:识别欺诈活动,评估风险并改善信用决策。*医疗保健:发现疾病风险因素之间的关联,进行疾病诊断和治疗。*制造业:识别制造缺陷,改进质量控制流程并降低生产成本。*交通运输:预测交通流量模式,优化路线规划并减少拥堵。5/:支持度衡量规则前提项和结果项在数据集中的同时出现频率。:支持度=(含有前提项和结果项的事务数)/事务总数。:用于筛选出置信度较高的关联规则,排除支持度较低的规则。:置信度衡量给定前提项出现后,结果项出现的概率。:置信度=(含有前提项和结果项的事务数)/含有前提项的事务数。:用于评估关联规则的强度和可靠性,排除置信度较低的规则。:提升度衡量规则结果项出现的频率比其独立出现的频率高出多少倍。:提升度=(含有前提项和结果项的事务数/事务总数)/(含有结果项的事务数/事务总数)。:用于发现非直观的关联关系,排除提升度较低的规则。:相关性衡量规则前提项和结果项之间的依赖关系。:相关性=(支持度-预期支持度)/支持度。:用于发现具有因果关系或互斥关系的规则。:基于广义项集递增生成,计算出每个项集的支持度。:使用深度优先搜索,通过递归地计算事务集的子集支持度来发现关联规则。-Growth算法:采用频繁模式树(FP-tree)压缩事务数据库,通过递归地挖掘FP-tree的路径来发现关联规则。应用领域5/:识别客户购买行为模式,优化促销策略和产品推荐。:分析患者数据,发现疾病风险因素和治疗方案。:检测欺诈交易,评估信贷风险和预测市场趋势。:优化生产流程,预测需求并提高质量。:个性化推荐产品或内容,满足用户的需求。:发现复杂系统中的隐藏模式和关系。关联规则发现中的度量关联规则发现是一种数据挖掘技术,用于从大型数据集中的事物之间识别有意义的关联。关联规则的度量是评估规则强度的统计措施,以确定它们是否满足给定的阈值。支持度支持度是规则前提和结论同时出现的频率,除以总交易数。它表示规则中关联项的共同发生率。置信度置信度是规则结论在前提成立条件下出现的频率,除以前提成立的频率。它表明前提发生时,结论发生的概率。提升度提升度是规则结论在前提成立条件下出现的概率,除以结论无条件出现的概率。它衡量规则中关联项之间的非独立性程度。其他度量除了支持度、置信度和提升度外,还有其他用于评估关联规则的度量:*皮尔逊相关系数:衡量关联项之间的线性相关性。*Cosine相似性:衡量关联项之间的方向相似性。6/35*支持度偏差:衡量规则支持度与预期值的偏差。*置信度偏差:衡量规则置信度与预期值的偏差。*提升度偏差:衡量规则提升度与预期值的偏差。度量的选择选择合适的度量取决于具体的问题和数据集的性质。一般而言:*支持度和置信度:用于识别具有高共同发生率和相关性的规则。*提升度:用于识别非独立性关联,即前提和结论的出现比偶然情况有更强的关联。*皮尔逊相关系数和Cosine相似性:用于识别数据集中方向或非方向的相关性模式。*偏差度量:用于识别与预期显着不同的规则。阈值の設定关联规则中度量的阈值是判断规则是否重要的门槛。阈值通常根据问题的特定目标和数据集的大小和分布而定。以下是常见的阈值设置准则:*支持度:通常在1%到5%之间。*置信度:通常在50%到80%之间。*提升度:通常大于1。结论关联规则的度量是评估规则强度的重要统计工具。通过利用支持度、置信度、提升度和其他度量,数据挖掘人员可以识别有意义的关联,这些关联有助于做出更明智的决策和利用数据洞察。适当的度量选择8/35和阈值设置对于确保关联规则发现的有效性和可操作性至关重要。第三部分关联规则挖掘算法的分类关联规则挖掘算法的分类基于先验概率的算法*Apriori算法:广为人知的关联规则挖掘算法,采用自底向上的层遍历方式,逐渐挖掘频繁项集,并基于它们生成关联规则。Apriori算法是其他关联规则挖掘算法的基础。*EClat算法:Apriori算法的改进算法,采用深度优先搜索策略和并集运算,有效减少候选频繁项集的生成数量。*FP-Growth算法:一种以频繁模式树(FP-tree)为基础的算法,通过一次扫描数据库,构建FP-tree,然后通过递归遍历FP-tree,挖掘频繁模式,再基于频繁模式生成关联规则。基于后验概率的算法*分类关联规则(CAR)算法:利用贝叶斯定理,通过计算后验概率,挖掘关联规则。该算法适用于需要考虑类标签的数据集。*朴素贝叶斯关联规则(NB-AR)算法:一种基于朴素贝叶斯分类器的关联规则挖掘算法,采用频率统计和条件概率计算,挖掘规则。NB-AR算法适用于大规模数据集。*BordaCount算法:一种基于Borda计数的关联规则挖掘算法,通过为每个项分配权重,统计权重的和值,挖掘关联规则。该算法适用8/35于包含有序项的数据集。其他关联规则挖掘算法*关联序列规则挖掘算法:挖掘关联序列,即连续发生的事件序列。该算法适用于时序数据或事件流数据。*空间关联规则挖掘算法:挖掘与空间位置相关联的规则。该算法适用于地理空间数据或位置感知数据集。*多维关联规则挖掘算法:挖掘包含多个维度或特征的规则。该算法适用于高维数据或多维度数据集。*子群关联规则挖掘算法:挖掘针对特定子群或细分的关联规则。该算法适用于异构或分层数据。*流关联规则挖掘算法:挖掘动态变化的数据流中的关联规则。该算法适用于实时数据或频繁更新的数据集。*图关联规则挖掘算法:挖掘图结构数据中的关联规则,例如社交网络或知识图谱。该算法适用于复杂或连接的数据集。算法比较不同的关联规则挖掘算法适用于不同的数据集和挖掘要求。以下是对上述算法的主要比较:|算法|计算效率|算法复杂度|适用性||---|---|---|---||Apriori|中等|指数级|小规模数据集||Eclat|较高|线性|中等规模数据集||FP-Growth|较高|线性|大规模数据集|9/35|CAR|低|指数级|分类数据||NB-AR|低|线性|大规模分类数据||BordaCount|低|多项式|有序数据||关联序列规则|低|指数级|时序数据||空间关联规则|低|指数级|地理空间数据||多维关联规则|低|指数级|高维数据||子群关联规则|中等|指数级|分层数据||流关联规则|低|在线|动态数据流||图关联规则|低|指数级|图结构数据|在选择关联规则挖掘算法时,需考虑数据集大小、数据类型、挖掘要求和计算资源等因素。。,然后通过频繁项集生成新的候选频繁项集。,直到无法生成任何新的频繁项集为止。:确定最小支持度阈值,然后扫描数据库生成一个频繁1项集。:对频繁k项集(k≥1)进行自连接,生成候选(k+1)项集。:扫描数据库,计算候选(k+1)项集的支持度。:从候选(k+1)项集中选取支持度大于或等于最小支持度的项集,生成频繁(k+1)项集。-4:重复上述步骤,直到无法生成任何新的10/35频繁项集为止。,因为它使用支持度阈值来过滤无关项集。。。(n^k),其中n是数据库中的交易数量,k是频繁项集的长度。。,Apriori算法可能会变得计算密集型和内存密集型。-Growth算法:一种基于FP树(频繁模式增长树)的数据结构的算法,可以减少扫描数据库的次数。:一种基于深度优先搜索的算法,可以处理稀疏数据库。:一种基于哈希表的算法,可以提高频繁项集查找的效率。。它的核心思想是逐级生成候选频繁项集,并通过prune(修剪)步骤减少候选项的搜索空间。Apriori原理包含以下关键步骤:,其中每个项集只包含一个元素。通过