
相信做數(shù)據(jù)分析的小伙伴一定都聽(tīng)說(shuō)過(guò)啤酒與尿布的故事,超市把有關(guān)聯(lián)的東西放在一起,以方便顧客購(gòu)買,這個(gè)故事體現(xiàn)的就是關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則又被稱為關(guān)聯(lián)分析,它的目的是在一堆事物中找出具有關(guān)聯(lián)的事物。經(jīng)常被應(yīng)用于超市購(gòu)物和電商網(wǎng)購(gòu)的數(shù)據(jù)集中,對(duì)超市來(lái)說(shuō),運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則,能夠優(yōu)化產(chǎn)品的位置擺放,方便顧客購(gòu)買;對(duì)電商來(lái)說(shuō),關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠幫助優(yōu)化商品所在的倉(cāng)庫(kù)位置,從而節(jié)約成本,增加經(jīng)濟(jì)效益。
一、關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)常用支持度、置信度和提升度來(lái)進(jìn)行評(píng)估。
支持度:幾個(gè)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)占總數(shù)據(jù)集的比重。
以啤酒和尿布為例,就是指客戶同時(shí)購(gòu)買尿布和啤酒的概率。
置信度:一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)后,另一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率,或者說(shuō)數(shù)據(jù)的條件概率。
例如:
客戶購(gòu)買尿布時(shí)購(gòu)買啤酒的置信度,也就是購(gòu)買尿布的人,同時(shí)購(gòu)買啤酒的概率,( 尿布 -> 啤酒 ) 的置信度=同時(shí)購(gòu)買尿布和啤酒的人數(shù)/購(gòu)買尿布的人數(shù)
提升度:表示含有Y的條件下,同時(shí)含有X的概率,與X總體發(fā)生的概率之比
二、實(shí)現(xiàn)算法
Apriori算法是常用的用于挖掘出數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法
Apriori算法采用了迭代的方法
1.掃描所有數(shù)據(jù)集,先找出候選1項(xiàng)集及對(duì)應(yīng)的支持度,篩選去掉低于支持度的1項(xiàng)集,產(chǎn)生頻繁1項(xiàng)集。
2.在上述基礎(chǔ)上,對(duì)剩下的頻繁1項(xiàng)集進(jìn)行連接,得到候選的頻繁2項(xiàng)集,將低于支持度的候選頻繁2項(xiàng)集剪枝去掉,產(chǎn)生真正的頻繁2項(xiàng)集,
3.以此類推,迭代下去,直到無(wú)法找到頻繁k+1項(xiàng)集為止也就是,當(dāng)?shù)趉次循環(huán)的時(shí)候,選擇頻繁k項(xiàng)集進(jìn)行并集,生成k候選集, 對(duì)k候選集進(jìn)行篩選剪枝,產(chǎn)生k頻繁項(xiàng)集,就是算法的輸出結(jié)果
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