數(shù)據(jù)挖掘筆記：關(guān)聯(lián)規(guī)則-創(chuàng)新互聯(lián)

什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則

從那個(gè)尿布和啤酒的故事中不難看出，雖然是兩個(gè)完全不相關(guān)的事物之間也可能存在一定的關(guān)系——這也就是所謂的關(guān)聯(lián)規(guī)則；

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  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則：反映一個(gè)事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性，是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要技術(shù)，用于從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系。

    根據(jù)上述規(guī)則，下面給出個(gè)例子：


    關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度可以用它的支持度和置信度度量?？梢钥吹?，面包和黃油一起的關(guān)系在所有組合中支持度最高；
支持度和置信度

  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度：支持度是一種重要度量，因?yàn)橹С侄群艿偷囊?guī)則可能只是偶然出現(xiàn)，從商務(wù)角度來(lái)看，低支持度的規(guī)則多半也不是令人感興趣的，因?yàn)閷?duì)顧客很少同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行促銷(xiāo)可能并無(wú)益處。因此，支持度通常用來(lái)刪除那些不令人感興趣的規(guī)則；

  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度：置信度通過(guò)規(guī)則進(jìn)行推理的可靠性。對(duì)于給定的規(guī)則 X —>Y，置信度越高，Y 在包含 X 的事務(wù)中出現(xiàn)的可能性就越大；

  • 提升度：提升度代表的是“商品 A 的出現(xiàn)，對(duì)商品 B 的出現(xiàn)概率提升的”程度。計(jì)算公式如下：提升度 (A→B)=置信度 (A→B)/ 支持度 (B)
    所以提升度有三種可能：
    （1）提升度 (A→B)>1：代表有提升；
    （2）提升度 (A→B)=1：代表有沒(méi)有提升，也沒(méi)有下降；
    （3）提升度 (A→B)<1：代表有下降。

先驗(yàn)原理
  • 簡(jiǎn)介：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，則它的所有子集一定也是頻繁的。相反，如果一個(gè)項(xiàng)集是非頻繁的，則它所有的超集也是非頻繁的；
  • 支持度的反單調(diào)性(anti-monotone)：一個(gè)項(xiàng)集的支持度絕不會(huì)超過(guò)它的子集的支持度；
    基于此原理，我們就能對(duì)項(xiàng)集進(jìn)行 基于支持度的剪枝(support-based pruning)，不用計(jì)算支持度就能刪除掉某些非頻繁項(xiàng)集——>
Apriori算法
  • 主要步驟：
  1. K=1，計(jì)算 K 項(xiàng)集的支持度(也就是各自為集)；
  2. 篩選掉小于最小支持度的項(xiàng)集；
  3. 如果項(xiàng)集為空，則對(duì)應(yīng) K-1 項(xiàng)集的結(jié)果為最終結(jié)果。
    否則 K=K+1，重復(fù) 1-3 步。
  • 缺點(diǎn)：
  1. 可能產(chǎn)生大量的候選集，因?yàn)椴捎门帕薪M合的方式，把可能的項(xiàng)集都組合出來(lái)了；
  2. 每次計(jì)算都需要重新掃描數(shù)據(jù)集，來(lái)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)集的支持度；

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