数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
1.预备知识 1.1.数理统计相关概念 12{,,...,}n X x x x = 12{,,...,}n Y y y y = 11()n k k E X x n ==∑ 2 11()(())n k k D X x E X n ==-∑ 11(,){[(X)][()]}[()][()]n k k k Cov X Y E X E Y E Y x E X y E Y n ==--=-?-∑ ()(,) D X Cov X X = （协方差解释：如果有X ，Y 两个变量，每个时刻的“X 值与其均值之差”乘以“Y 值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值） （可能成立的：如果一个矩阵的期望是0，则另一矩阵与该矩阵相乘得到的矩阵期望也为0） 1.2.数据标准化（z-score 标准化） 最常见的标准化方法就是Z 标准化,也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean ）和标准差（standard deviation ）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，注意，一般来说z-score 不是归一化，而是标准化，归一化只是标准化的一种。其转化函数为： *()/X X μσ=- 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。z-score 标准化方法适用于属性A 的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。该种标准化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则效果会变得很糟糕。标准化的公式很简单，步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）x i 和标准差s i ；进行标准化处理：z ij =（x ij －x i ）/s i ，其中：z ij 为标准化后的变量值；x ij 为实际变量值；将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 1.3.拉格朗日乘数法求条件极值 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。如何将一个含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题？拉格朗日乘数法从数学意义入手，通过引入拉格朗日乘子建立极值条件，对n 个变量分别求偏导对应了n 个方程，然后加上k 个约束条件（对应k 个拉格朗日乘子）一起构成包含了（n+k ）变量的（n+k ）个方程的方程组问题，这样就能根据求方程组的方法对其进行求解。解决的问题模型为约束优化问题： min/max a function f(x,y,z), where x,y,z are not independent and g(x,y,z)=0.
第五章 数据关联 数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要有以下几种： a 、观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置 b 、观测与航迹关联：用于目标状态的更新 c 、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹 数据关联的一航过程： 例：有两个实体1A 和2A ，三个测量1Z 、2Z 和3Z ，对测量与实体进行关联 1、建立关联门，确定关联门限：椭圆关联门 2、门限过滤：将测量1Z 过滤掉 3、确定相似性度量方法：几何向量距离 2 ) (j i ij A Z S -= 4、建立关联矩阵 ?? ????=??????27 61 3231 2221S S S S 5、确定关联判定准则：最近邻方法
6、形成关联对 12A Z → 23A Z → 一、关联门与门限：关联门通常有两种，矩形和椭圆形 椭圆门： ()G z z S z z d T ≤--=-)?(?1 2 位置：()()221222 12121222 12122 10 01 y x y x T y y x x y y x x y y x x d σσσσ-+-=??????--????? ?????? ???????--= 位置速度：() () ()()2 2 122 2 1222 122 2 122y x y x y y x x y y x x d σ σ σ σ -+ -+ -+ -= G ：关联门限，可由两种方法获取，一是最大似然法，另一种是2χ分布法。 2 χ分布法 2 d 是M 个独立高斯分布随机变量平方和，它服从自由度为M 的2χ概率分布，给 出漏检率，查2χ分布表得到门限G 二、相似度量方法 距离度量: 欧几里得距离：[] 2 12 ) (Z Y -，向量间的几何距离 加权欧氏距离：[]21 )()(Z Y W Z Y T -- City Block: )(Z Y -,一阶明可夫斯基距离，也称Manhatta 距离 明可夫斯基距离：P P Z Y 1 ) (-，∞≤≤P 1 Mahalanobis 距离：T Z Y R Z Y )()(1---，加权欧氏，权等于协方差逆矩阵 Bhattacharyya 距离： ?? ? ???????? ???? ? ++-?? ????+--z Y z Y z Y T R R R R Z Y R R Z Y 21 1 21 )(ln 21 )()()(81 用得最广泛的是加权欧氏距离 ij ij T ij ij S d γγ1 2 -= 概率度量：
关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)
一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。 有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，
数据结构与算法设计的关系 学号：2009221104220066 姓名：曹丹专业：09软工 摘要：分别介绍数据结构和算法设计所研究的内容，以及数据结构和算法设计的区别和联系，最后举例说明。 关键字：数据结构算法设计 正文： 一、数据结构研究的内容 数据结构是指数据以及相互之间的联系，可以看做是相互之间存在着某种特定关系的数据元素的集合，因此，可以把数据结构看成是带结构的数据元素的集合。主要包括以下几个方面： （1）数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构。 （2）数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构。 （3）施加在该数据上的运算，即数据的运算。 数据的逻辑结构包括：集合、线性结构、树形结构、图形结构等；存储结构包括：顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、哈希（散列）存储结构等。 二、算法设计的研究内容 算法设计作为用计算机解决问题的一个步骤，其任务是对各类具体问题设计出良好的算法。算法设计作为一门课程，是研究设计算法的规律和方法。 算法是指在解决问题时按照某种机械步骤一定可以得到问题的
结果（有解时给出解，无解时给出无解的结论）的处理过程。简言之，算法就是计算机解决问题的步骤。当面临某个问题时，需要找到用计算机解决这个问题的方法和步骤，算法就是解决这个问题的方法和步骤的描述。所谓机械步骤是指，算法中有待执行的运算和操作，必须是相当基本的。换言之，他们都是能够精确地被计算机运行的算法，计算机甚至不需要掌握算法的含义，即可根据该算法的每一步骤要求，进行操作并最终得出正确的结果。 算法由操作、控制结构、数据结构3要素构成。 算法分析的主要任务是对设计出的每一个具体的算法，利用数学工具，讨论其复杂度。对算法的分析一方面能深刻地理解问题的本质以及可能的求解技术，另一方面可以探讨某种具体算法实用于哪类问题，或某类问题宜采用哪种算法。算法分析就是研究算法从而达到优化计算机解决问题的效率的目的。 对算法的分析和评价，一般应考虑正确性、可读性、稳健性、高效率与低存储量需求等诸多因素。其中评价算法的3条主要标准是：（1）算法实现所耗费的时间； （2）算法实现所好费的存储空间，其中主要考虑辅助存储空间；（3）算法应易于理解，易于编码，易于调试等。 其中时间复杂度是评价算法优劣的一条最重要的标准。 三、数据结构与算法设计的关系 算法设计的实质是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构，并在选定的存储结构上设计一个好的算法，实现对数据的处
研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥
摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)
目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集
一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律
关联规则挖掘综述 摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D，我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数，其中用T
表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集，满足X T，那么交易T包含X。根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support（X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1） 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下： confidence（X Y）= support（X Y）/support（X）= P（Y|X）（2） 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化
数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为
本技术给出了一种用于数据关联图谱的构建和数据的溯源方法和系统，包括响应于目标机器上发生文件操作，获取文件信息；基于对文件信息进行筛选，获得结构化数据和与结构化数据对应的非结构化数据，其中，结构化数据作为固定的关键变量组，非结构化数据包括多组可变关键变量组；响应于关联图谱中不存在固定变量组的信息，将固定变量组对应的文件信息进行唯一标识并存入关联图谱中；响应于关联图谱中存在固定变量组的信息，对与固定变量组对应的可变关键变量组和关联图谱中已有的可变关键变量组进行相关性校验，若相关联，则将其纳入关联图谱中已有的可变关键变量组对应的文件信息的唯一标识下。利用该方法进行数据溯源可以大幅提高工作效率。 权利要求书 1.一种用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：响应于目标机器上发生文件操作，获取所述文件信息，其中所述文件信息包括操作时间、操作类型、文件来源、文件内容和文件属性； S2：基于对所述文件信息进行筛选，获得结构化数据和与所述结构化数据对应的非结构化数据，其中，所述结构化数据作为固定的关键变量组，所述非结构化数据包括多组可变关键变量组； S3：响应于关联图谱中不存在所述固定变量组的信息，将所述固定变量组对应的文件信息
进行唯一标识并存入所述关联图谱中；以及 S4：响应于关联图谱中存在所述固定变量组的信息，对与所述固定变量组对应的所述可变关键变量组和所述关联图谱中已有的可变关键变量组进行相关性校验，若相关联，则将其纳入所述关联图谱中已有的可变关键变量组对应的文件信息的唯一标识下。 2.根据权利要求1所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述非结构化数据为文件内容，所述结构化数据包括：操作时间、操作类型、文件来源和文件属性。 3.根据权利要求1所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述相关性校验的方法具体为利用协方差计算判断不同可变关键变量组的变化趋势是否一致。 4.根据权利要求3所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述协方差的计算公式具体为： 其中，变量组X表示待判断的可变关键变量组，变量组Y表示关联图谱中已存在的可变关联变量组，n表示抽取的样本数量。 5.根据权利要求4所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述协方差为正值则所述变量组X与所述变量组Y正相关，所述协方差为负值则所述变量组X与所述变量组Y变化趋势相反，所述协方差为0则所述变量组X与所述变量组Y不相关。 6.根据权利要求4所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：响应于所述变量组X与所述变量组Y正相关，将所述变量组X纳入所述变量组Y的标识下。 7.一种用于数据的溯源方法，利用如权利要求1至6中任一项所构建的关联图谱，其特征在于，利用唯一标识获取所述关联图谱中的所有关联信息，并依据固定关键变量组的时间属性进行优先排序。
关联规则挖掘算法综述
本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法， 列举了一些关联规则挖掘算法并简 要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
1 引言
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 它在数据挖掘中 是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。 关联规则研究有助于发现交易数据 库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对 购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购 买模式对用户进行分类。 Agrawal 等于 1993 年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题 [AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们 的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算 法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 最近也有独立于 Agrawal 的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺 陷，探索挖掘关联规则的新方法。也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式 的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念
设 I={i1,i2,..,im}是项集，其中 ik(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可 以是保险公司的顾客。设任务相关的数据 D 是事务集，其中每个事务 T 是项集， 使得 TÍI。设 A 是一个项集，且 AÍT。 关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A Þ B，AÌI, AÌI，且 A∩B=F。关联规则具有如下两个重要的属性： 支持度: P(A∪B)，即 A 和 B 这两个项集在事务集 D 中同时出现的概率。 置信度: P(B｜A)，即在出现项集 A 的事务集 D 中，项集 B 也同时出现的概率。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。 给定一个事务集 D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度 和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。
3 关联规则种类
电商数据挖掘之关联算法（一）：“啤酒＋尿布”的关联规则是怎么来的 Posted on 2013年09月16日 by admin in 消费者研究, 用户研究, 电子商务with 0 Comments 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。 如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。 关联算法的两个概念
在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。 比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。 和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 关联规则的发现过程可分为如下两步： 第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值； 第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。
关联规则数据挖掘 学习报告
目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件 7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘 12 总结 27
一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：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，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
【大数据分析技术系列】 之电商数据挖掘关联算法 目录 概述 (1) 关联算法的两个概念 (1) 关联规则的发现过程可分为两步： (2) 第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值 (2) 第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则 (2) 关联规则数据挖掘阶段 (2) 案例 (3) 概念层次的数据挖掘 (4) 支持度的设置策略 (5) 同层关联规则可以采用两种支持度策略： (5) 统一的最小支持度 (5) 递减的最小支持度 (6)
概述 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。 如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。 关联算法的两个概念 在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。 比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。 和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
深圳大学研究生课程论文 题目对关联分析方法的学习报告成绩 专业软件工程(春)课程名称、代码数据库与数据挖掘142201013021年级2013 姓名刘璐 学号20134313008 时间2014 年11 月 任课教师傅向华
1关联分析方法及其应用综述 1.1关联分析概念 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“‘C语言’课程优秀的同学，在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”，那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。 世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。对于计算机而言，它需要知道所有的事情发生情况，并且把相应的事情合并成一个事务，通过对各个事务的扫描，来确定事情的关联规则。 1.2关联分析算法简介 Apriori算法[1] 是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 （1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D); （2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {
一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
数据挖掘关联分析 1 引言 在大型数据库中，关联规则挖掘是最常见的数据挖掘任务之一．关联规则挖掘就是从大量数据中发现项集之间的相关联系．Apriori 算法，前者采用逐层搜索的迭代策略，先产生候选集，再对候选集进行筛选，然后产生该层的频繁集。 2 Apriori 算法 Apriori 算法是关联规则挖掘中最基本也是最常见的算法．它是由Agrawal 等人于1993年提出的一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，主要用来在大型数据库上进行快速挖掘关联规则。 2.1 算法基本思想 Apriori 算法采用逐层迭代搜索方法，使用候选项集来找频繁项集。其基本思想是: 首先找出所有频繁1－项集的集合L l，L1用于找频繁2－项集的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k－项集。并利用事先设定好的最小支持度阈值进行筛选，将小于最小支持度的候选项集删除，再进行下一次的合并生成该层的频繁项集。经过筛选可减少候选项集数，从而加快关联规则挖掘的速度。 2.2 算法的挖掘 如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的 先验原理成立的原因: X s Y Y ? ? ? X≥ ,Y X ( ) ( ) ) s (: 一个项集的支持度不会超过其任何子集的支持度 该性质称作支持度的反单调性质 2.2.1候选项集的生成 Apriori 算法使用了Apriori性质来产生候选项集．任何非频繁的( k－1 )项集都不可能是频繁k－项集的子集．因此，如果一个候选k－项集的( k－1 )－子集不在L k －1中，则该候选项集也不可能是频繁的，从而可以从C k中删除． 2.2.2由L k-1 生成L k 设定k=1 扫描事务数据库一次，生成频繁的1-项集 如果存在两个或以上频繁k-项集，重复下面过程： [候选产生] 由长度为k的频繁项集生成长度为k+1的候选项集 [候选前剪枝] 对每个候选项集，若其具有非频繁的长度为k的子集，则删除该候选项集 [支持度计算] 扫描事务数据库一次，统计每个余下的候选项集的支持度 [候选后剪枝] 删除非频繁的候选项集，仅保留频繁的(k+1)-项集，设定k = k+1
关联规则挖掘算法研究报告 摘要：数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科，它利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系。而在大规模事务数据库中，挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要的研究课题。文中介绍了关联规则挖掘的研究情况，描述了经典Apriori算法的实现，并对该算法进行了分析和评价，指出了其不足和原因。并对FP树挖掘最大频繁项集的算法描述，并得到结论：数据库中潜在的最大频繁模式越多，运行时间越长。 关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项集 简单地说，数据挖掘(data mining)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘也就是通过某种方法，利用历史数据，在条件集合和结果集合之间建立一个致信度比较高的模型。而关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 1 关联规则的意义 世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是
也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。 数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。对于计算机而言，它需要知道所有的事情发生情况，并且把相应的事情合并成一个事务，通过对各个事务的扫描，来确定事情的关联规则。 2 关联规则的基本概念 设I={i1, i2,…, im}是项的集合，其中的元素称为项(item)。记D为事务(transaction)T的集合，这里事务T是项的集合，并且T?I 。对应每一个事务有唯一的标识，如事务号，记作TID。设X是一个I中项的集合，如果 X?T，那么称事务T包含X[1]。 一个关联规则是形如X?Y的蕴涵式，这里X?I, Y?I，并且X?Y=Φ。规则X?Y在事务数据库D中的支持度（support）是事务集中包含X和Y的事务数与所有事务数之比，记为support(X?Y)，即support(X?Y)= P(X ? Y),规则X?Y在事务集中的可信度（confidence）是指包含X和Y的事务数与包含X的交易数之比，记为confidence(X?Y)，即confidence(X?Y)= P(X|Y),给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是寻找支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度(minsupp)和最小可信度(minconf)的关联规则。 3 Apriori算法介绍 3.1关联规则的挖掘可以分成两个步骤： a. 根据最小的支持度，在大量事务寻找高频率出现的频繁项集(Itemset)。 b. 根据最小的置信度，找到的频繁项集产生关联规则。 其中第二个步骤比较容易，一般经过第一步的筛选后的频繁项集都不会很多，通过子集产生法就可以产生关联规则。第一个步骤是需要在大量的事务数据集中寻找高频率出现的项集Itemset，所以就需要一个比较高效的搜索查找方法。Rakesh Agrawal等在1993年提出了第一步搜索频繁项集的经典Apriori算法