没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
资源推荐
资源详情
资源评论
1
人工智能和机器学习之关联规则学习算法:R-Apriori 算法:
关联规则学习基础理论
1 引言
1.1 关联规则学习的重要性
关联规则学习是数据挖掘领域中一种重要的技术,主要用于发现数据集中
的频繁项集和关联规则。在商业、医疗、社会学等多个领域,关联规则学习能
够帮助我们理解不同事件之间的潜在联系,从而做出更明智的决策。例如,在
零售业中,通过分析顾客的购买行为,商家可以发现哪些商品经常一起被购买,
进而优化商品布局,设计更有效的促销策略。
1.2 R-Apriori 算法在市场篮子分析中的应用
市场篮子分析是关联规则学习的一个典型应用场景,它主要关注的是顾客
在一次购物中购买的商品组合。R-Apriori 算法是使用 R 语言实现 Apriori 算法的
一种方式,Apriori 算法是关联规则学习中最常用的算法之一,它通过迭代的方
式找出所有频繁项集,进而生成关联规则。
1.2.1 示例:使用 R-Apriori 算法进行市场篮子分析
首先,我们需要安装并加载 arules 包,这是 R 中用于关联规则挖掘的包。
#
安装
arules
包
install.packages("arules")
#
加载
arules
包
library(arules)
接下来,我们创建一个简单的交易数据集,模拟顾客的购物篮。
#
创建交易数据集
transactions <- data.frame(
T1 = c(1, 0, 1, 0, 1),
T2 = c(1, 1, 0, 1, 0),
T3 = c(0, 1, 1, 1, 1),
T4 = c(1, 0, 1, 0, 0),
T5 = c(0, 1, 0, 1, 1),
T6 = c(1, 1, 1, 0, 1),
T7 = c(0, 0, 1, 1, 0),
T8 = c(1, 1, 0, 1, 0),
T9 = c(0, 1, 1, 0, 1),
T10 = c(1, 0, 1, 1, 1)
2
)
#
将数据转换为事务格式
transactions <- as(transactions, "transactions")
在这个数据集中,每一行代表一个交易,每一列代表一个商品,1 表示商
品被购买,0 表示未购买。例如,T1 表示第一个交易中,商品 1、3 和 5 被购买。
然后,我们使用 Apriori 算法找出频繁项集。
#
设置参数
rules <- apriori(transactions, parameter = list(support = 0.3, confidence = 0.7))
#
查看规则
inspect(rules)
在上述代码中,support 参数定义了项集的最小支持度,confidence 参数定
义了规则的最小置信度。支持度是指一个项集在所有交易中出现的频率,置信
度是指在包含某项集的交易中,另一项集也出现的条件概率。
最后,我们可以通过 inspect 函数查看生成的关联规则,这些规则可以帮助
我们理解哪些商品经常一起被购买,以及购买某些商品后,购买其他商品的可
能性。
通过这个简单的示例,我们可以看到 R-Apriori 算法在市场篮子分析中的应
用,它能够帮助我们从数据中发现有价值的关联规则,为商业决策提供数据支
持。
2 关联规则学习基础
关联规则学习是数据挖掘中的一种方法,用于发现数据集中项之间的有趣
关联或相关性。在零售业、市场篮子分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。
本教程将深入探讨关联规则学习中的两个核心概念:支持度与置信度,以及如
何生成频繁项集与关联规则。
2.1 支持度与置信度的概念
2.1.1 支持度(Support)
支持度是衡量一个项集在数据集中出现频率的指标。具体来说,对于一个
项集
X
,其支持度
s
u
p
p
(
X
)
定义为数据集中包含项集
X
的交易数占总交易数的比例。
支持度的计算公式如下:
s
u
p
p
(
X
)
=
包含
X
的交易数
总交易数
例如,假设我们有一个交易数据集,其中包含 100 个交易,而项集{牛奶,
面包}在其中出现了 20 次,那么{牛奶, 面包}的支持度为
20
/
100
=
0.2
。
2.1.2 置信度(Confidence)
置信度是衡量关联规则
X
→
Y
的强度的指标,它表示在包含项集
X
的交易中,
3
同时包含项集
Y
的概率。置信度的计算公式如下:
c
o
n
f
(
X
→
Y
)
=
s
u
p
p
(
X
∪
Y
)
s
u
p
p
(
X
)
继续上面的例子,如果项集{牛奶, 面包, 黄油}在数据集中出现了 10 次,那
么规则{牛奶, 面包}
→
{黄油}的置信度为
10
/
20
=
0.5
。
2.1.3 示例代码:计算支持度与置信度
假设我们有以下交易数据集:
transactions = [
['牛奶', '面包', '黄油'],
['牛奶', '面包'],
['面包', '黄油'],
['牛奶', '黄油'],
['牛奶', '面包', '黄油']
]
我们可以使用 Python 来计算项集{牛奶, 面包}的支持度和规则{牛奶, 面包}
→
{黄油}的置信度:
#
计算支持度
def calculate_support(itemset, transactions):
count = 0
for transaction in transactions:
if set(itemset).issubset(set(transaction)):
count += 1
return count / len(transactions)
#
计算置信度
def calculate_confidence(itemset, consequent, transactions):
support_itemset = calculate_support(itemset, transactions)
support_itemset_consequent = calculate_support(itemset + consequent, transactions)
return support_itemset_consequent / support_itemset
#
项集和数据集
itemset = ['牛奶', '面包']
consequent = ['黄油']
transactions = [
['牛奶', '面包', '黄油'],
['牛奶', '面包'],
['面包', '黄油'],
['牛奶', '黄油'],
['牛奶', '面包', '黄油']
]
#
计算支持度和置信度
4
support = calculate_support(itemset, transactions)
confidence = calculate_confidence(itemset, consequent, transactions)
print(f"项集{itemset}的支持度为: {support}")
print(f"规则{itemset} -> {consequent}的置信度为: {confidence}")
2.2 频繁项集与关联规则的生成
2.2.1 频繁项集(Frequent Itemset)
频繁项集是指在数据集中支持度大于或等于预定义阈值的项集。生成频繁
项集是关联规则学习的第一步,通常使用 Apriori 算法来完成。
2.2.2 Apriori 算法
Apriori 算法是一种用于挖掘频繁项集的算法,其核心思想是“如果一个项
集是频繁的,那么它的所有子集也应该是频繁的”。算法步骤如下:
1. 初始化:生成包含单个项的频繁项集。
2. 连接步骤:基于当前的频繁项集生成候选项集。
3. 剪枝步骤:从候选项集中移除不满足最小支持度阈值的项集。
4. 重复步骤 2 和 3,直到无法生成新的频繁项集。
2.2.3 示例代码:使用 R 语言的 Apriori 算法
在 R 语言中,我们可以使用 arules 包来应用 Apriori 算法。以下是一个示例,
展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集和关联规则:
#
加载
arules
包
library(arules)
#
创建交易数据集
transactions <- read.transactions(textConnection(
"牛奶 面包 黄油
牛奶 面包
面包 黄油
牛奶 黄油
牛奶 面包 黄油"), sep=" ", format="basket")
#
设置最小支持度和置信度
rules <- apriori(transactions, parameter = list(support = 0.2, confidence = 0.5))
#
查看频繁项集
inspect(head(rules@itemsets))
剩余17页未读,继续阅读
资源评论
kkchenjj
- 粉丝: 2w+
- 资源: 5542
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 圆薄片自动装配设备sw20可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 重型龙门CNC加工中心sw12全套技术资料100%好用.zip
- Analytics-90Day-2024-12-26-134101.000.ips.ca.synced
- 竹筷自动计数大袋包装封装输送设备sw16可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 竹筷自动包装机sw16可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动车钢管机(sw19可编辑+工程图)全套技术资料100%好用.zip
- 自动化球阀切割机(sw19可编辑+工程图)全套技术资料100%好用.zip
- 麒麟系统部署服务!!!!!!
- 自动剥离高精度贴膜机sw18可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动化贴标机料卷送料拨料机 sw18可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动化上下料烫金印刷机sw16可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动化衣架除水口插针钩一体机sw17可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动双轴包胶机sw18可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动矫正叠料装盒机sw12全套技术资料100%好用.zip
- 自动上纸吸尘上料机圆盘烫印机sw16可编辑全套技术资料100%好用.zip
- 自动丝印机sw12可编辑全套技术资料100%好用.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功