人工智能和机器学习之关联规则学习算法：H-Mine算法：H-Mine算法的参数调整与性能优化.pdf

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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：H-Mine算法：H-Mine算法的参数调整与性能优化.pdf
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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：H-Mine 算法：
H-Mine 算法的参数调整与性能优化
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
项之间的有趣关联或相关性。在零售业、市场篮子分析、医疗诊断、网络分析
等众多领域，关联规则学习都有着广泛的应用。它可以帮助我们理解数据之间
的潜在关系，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，进而调整商品布局或制定促
销策略。
1.2 H-Mine 算法简介
H-Mine 算法是一种高效的关联规则学习算法，特别设计用于处理大规模数
据集。与 Apriori 算法相比，H-Mine 算法通过减少候选集的生成和测试，显著提
高了挖掘关联规则的效率。H-Mine 算法的核心思想是利用哈希树来存储频繁项
集，从而避免了不必要的内存使用和计算。
1.2.1 哈希树在 H-Mine 算法中的应用
哈希树是一种特殊的树形数据结构，用于存储和检索频繁项集。在 H-Mine
算法中，哈希树被用来减少候选集的生成，因为频繁项集的子集也必须是频繁
的。通过哈希树，算法可以快速判断一个项集是否有可能成为频繁项集，从而
避免了对大量非频繁项集的计算。
1.2.2 H-Mine 算法的步骤
1. 初始化哈希树：创建一个空的哈希树，用于存储频繁项集。
2. 第一遍扫描数据集：计算所有单个项的频率，将频率大于最小支
持度的项加入哈希树。
3. 构建频繁项集：从哈希树中提取频繁项集，构建更高级别的频繁
项集。
4. 第二遍扫描数据集：验证构建的频繁项集是否满足最小支持度。
5. 生成关联规则：从频繁项集中生成满足最小置信度的关联规则。
1.2.3 示例代码与数据样例
假设我们有以下的交易数据集：
2
交易
ID |
商品
-------|------
1 | {
牛奶
,
面包
,
茶
}
2 | {
牛奶
,
茶
}
3 | {
面包
,
茶
}
4 | {
牛奶
,
面包
}
5 | {
面包
,
茶
}
我们将使用 Python 的 mlxtend 库来实现 H-Mine 算法的关联规则学习。首
先，我们需要安装 mlxtend 库：
pip install mlxtend
接下来，我们编写代码来处理上述数据集：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
#
定义交易数据
dataset = [['牛奶', '面包', '茶'],
['牛奶', '茶'],
['面包', '茶'],
['牛奶', '面包'],
['面包', '茶']]
#
使用
TransactionEncoder
编码数据
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
#
设置最小支持度为
0.4
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)
#
生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
print(rules)
在上述代码中，我们首先定义了交易数据集，然后使用 TransactionEncoder
将其转换为适合 mlxtend 库处理的格式。接着，我们设置了最小支持度为 0.4，
使用 apriori 函数来挖掘频繁项集。最后，我们设置了最小置信度为 0.7，使用
association_rules 函数来生成关联规则。
虽然 mlxtend 库中直接使用的是 Apriori 算法，但其原理与 H-Mine 算法相
似，都是基于频繁项集的挖掘。通过调整 min_support 和 min_threshold 参数，
我们可以优化算法的性能，找到更符合实际需求的关联规则。
3
1.3 参数调整与性能优化
在 H-Mine 算法中，参数调整是提高性能和结果质量的关键。主要参数包括
最小支持度(min_support)和最小置信度(min_threshold)。
1.3.1 最小支持度(min_support)
最小支持度是定义一个项集是否为频繁项集的阈值。较高的支持度可以减
少频繁项集的数量，从而减少计算量，但可能会错过一些低频但重要的关联规
则。较低的支持度则会增加频繁项集的数量，提高算法的计算复杂度，但可以
发现更多潜在的关联规则。
1.3.2 最小置信度(min_threshold)
最小置信度是定义一个关联规则是否有效的阈值。较高的置信度可以确保
规则的可靠性，但可能会减少规则的数量。较低的置信度则会增加规则的数量，
但规则的可靠性可能会降低。
1.3.3 性能优化策略
1. 预处理数据：在数据挖掘之前，对数据进行预处理，如去除重复
交易、处理缺失值等，可以减少数据集的大小，从而提高算法的效率。
2. 并行处理：利用多核处理器或分布式计算环境，对数据集进行并
行处理，可以显著提高算法的运行速度。
3. 参数优化：通过实验和分析，找到最适合数据集的 min_support
和 min_threshold 参数，可以提高算法的性能和结果质量。
4. 使用更高效的数据结构：如哈希树，可以减少不必要的计算和内
存使用，提高算法的效率。
通过上述的参数调整和性能优化策略，我们可以使 H-Mine 算法在处理大规
模数据集时更加高效，同时保证挖掘出的关联规则的质量。
2 H-Mine
算法的核心参数
2.1 支持度阈值的设定
支持度（Support）是衡量一个项集在数据集中出现频率的指标。在 H-Mine
算法中，支持度阈值的设定至关重要，因为它直接影响到哪些规则会被挖掘出
来。支持度阈值设得过高，可能会遗漏一些潜在的有用规则；设得过低，则可
能会产生大量的无用规则，增加计算负担。
2.1.1 示例代码
假设我们有如下交易数据集：

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