数据挖掘关联规则.ppt

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内容提要
引言
Apriori算法
Frequent-patterntree和FP-growth算法
多维关联规则挖掘
相关规则
基于约束的关联规则挖掘
总结
2
关联规则
关联规则表示了项之间的关系
示例:
cereal,milkfruit
“买谷类食品和牛奶的人也会买水果.”
商店可以把牛奶和谷类食品作特价品以使人们买更多的水果.
3
市场购物篮分析
分析事务数据库表
我们是否可假定?
Chips=>SalsaLettuce=>Spinach
Person
Basket
A
Chips,Salsa,Cookies,Crackers,Coke,Beer
B
Lettuce,Spinach,Oranges,Celery,Apples,Grapes
C
Chips,Salsa,FrozenPizza,FrozenCake
D
Lettuce,Spinach,Milk,Butter
4
基本概念
通常,数据包含:
TID
Basket
事务ID
项的子集
5
关联规则挖掘
在事务数据库,关系数据库和其它信息库中的项或对象的集合之间,发现频繁模式,关联,相关,或因果关系的结构.
频繁模式:数据库中出现频繁的模式(项集,序列,等等)
6
基本概念
项集
事务
关联规则
事务数据集(例如右图)
事务标识TID:每一个事务关联着一个标识
Transaction-id
Itemsbought
10
A,B,C
20
A,C
30
A,D
40
B,E,F
7
度量有趣的关联规则
支持度s
D中包含A和B的事务数与总的事务数的比值
规则AB在数据集D中的支持度为s,其中s表示D中包含AB(即同时包含A和B)的事务的百分率.
8
度量有趣的关联规则
可信度c
D中同时包含A和B的事务数与只包含A的事务数的比值
规则AB在数据集D中的可信度为c,(B|A)表示.
confidence(AB)=P(B|A)
条件概率P(B|A)表示A发生的条件下B也发生的概率.
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内容提要
引言
Apriori算法
Frequent-patterntree和FP-growth算法
多维关联规则挖掘
相关规则
基于约束的关联规则挖掘
总结
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