2｜数据挖掘｜关联规则理论部分｜引言

week11-2022年11月11日｜2023年2月16日更新

目录

0.数据挖掘基本算法

1.关联规则 Association Rules

1.1示例

1.2含义

1.3应用

2.市场购物篮分析

2.1分析事务数据库表

3.关联规则挖掘

4.基本概念

4.1包含

4.2频繁模式

4.3项集

4.4事务

4.5关联规则

4.6事务数据集

4.7事务标识TID

5.度量有趣的关联规则

5.1支持度s

5.2可信度c

5.3条件概率

5.4关联规则标准

6.市场购物篮分析——课堂思考

7.频繁项集

7.1项

7.2项集

7.3k-项集

7.4频繁(或大)项集

8.强关联规则

8.1强规则

9.关联规则挖掘

下节预告

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0.数据挖掘基本算法

Apriori算法

Frequent-patterm tree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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1.关联规则 Association Rules

关联规则表示了项之间的关系

1.1示例

谷物，牛奶 => 水果

1.2含义

“买谷类食品和牛奶的人也会买水果”

1.3应用

商店可以把谷类食品和牛奶作特价品以使人们买更多的水果

2.市场购物篮分析

2.1分析事务数据库表

Person	Basket
A	薯片, 沙司, 曲奇, 饼干, 可乐, 啤酒
B	生菜, 菠菜, 桔子, 芹菜, 苹果, 葡萄
C	薯片,沙司, 披萨, 蛋糕
D	生菜,菠菜, 牛奶, 黄油

我们是否可假定？薯片=>沙司        生菜=>菠菜 

3.关联规则挖掘

在事务数据库，关系数据库和其他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。​​​​​​​

4.基本概念

4.1包含

通常数据包含：

TID(事务ID)

Basket(项的子集)

4.2频繁模式

数据库中出现频繁的模式(项集，序列，等等)；

4.3项集

4.4事务

4.5关联规则

4.6事务数据集

事务数据集用D表示：

Transaction-id	Items bought
10	A,B,C
20	A,C
30	A,D
40	B,E,F

4.7事务标识TID

每一个事务关联着一个标识，称作TID。

5.度量有趣的关联规则

5.1支持度s

D中同时包含A和B的事务数与总的事务数的比值；

规则在数据集中D中的支持度为s，其中s表示D中包含(即同时包含A和B)的事务的百分率，即可用条件概率表示。

support()

5.2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 在数据集D中的可信度为c，其中c表示D中包含A的事务中也包含B的百分率，即可用条件概率表示。​​​​​​​

confidence()

5.3条件概率

条件概率表示A发生的条件下B也发生的概率。

5.4关联规则标准

关联规则根据以下两个标准(包含或排除)：

最小支持度s：表示规则中的所有项在事务中出现的频度。

最小可信度c：表示规则中左边的项(集)的出现暗示着右边的项(集)出现的频度。

6.市场购物篮分析——课堂思考

(1)总共有A,B,C,D四个项集，例如{生菜，菠菜，桔子，芹菜，苹果，葡萄}是一个6项集，{薯片，沙司，披萨，蛋糕}是一个4项集；

(2)生菜，菠菜，桔子，芹菜，苹果，葡萄 ？

(3)支持度s 2(A+C)/4(A+B+C+D)=2/4=1/2；

(4)可信度c 2/2=1。

7.频繁项集

7.1项

项集里面包含的每一个物品；

7.2项集

​​​​​​​任意项的集合；

7.3k-项集

包含k个项的项集；

7.4频繁(或大)项集

满足最小支持度的项集。

8.强关联规则

给定一个项集，容易生成关联规则。

项集：{薯片，沙司，啤酒}

啤酒，薯片=>沙司

啤酒，沙司=>薯片

薯片，沙司=>啤酒

8.1强规则

强规则是有趣的；

强规则通常定义为那些满足最小支持度和最小可信度的规则。

给出一个项集，如何生成关联规则？

'买了什么物品之后，还会继续买什么？' ——> 强关联规则

9.关联规则挖掘

两个基本步骤

找出所有的频繁项集（条件：满足最小支持度）

找出所有的强关联规则

——由频繁项集生成关联规则

——保留满足最小可信度的规则

下节预告​​​​​​​

一个示例

存在一个数据库：扫描数据库依次得到，，，，，​​​​​​​；

只有前两项一致，我们才可以“相连”。

频繁1-项集 

构建FP-树 

 创建根节点...