python关联规则学习：FP-Growth算法对药品进行“菜篮子”分析
产品可以根据销售者进行分类 在Evolution上，有一些顶级类别（“药品”，“数字商品”，“欺诈相关”等）细分为特定于产品的页面。每个页面包含不同供应商的几个列表。 我根据供应商同现关系在产品之间建立了一个图表，即每个节点对应于一种产品，其边权重由同时出售两种事件产品的供应商数量定义。因此，举例来说，如果有3个供应商同时出售甲斯卡林和4-AcO-DMT，那么我的图在甲斯卡林和4...
通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种识别不同项目之间潜在关系的技术。以超级市场为例，客户可以在这里购买各种商品。通常，客户购买的商品有一种模式。例如，有婴儿的母亲购买婴儿产品，如牛奶和尿布。少女可以购买化妆品，而单身汉可以购买啤酒和薯条等。总之，交易涉及一种模式。如果可以识别在不同交易中购买的物品之间的关系，则可以产生更多的利润。 例如，如果项目A和项目B的购买频率更高，则可以采取几个步骤来增加利润。例如...
关联规则分析（算法+画图
1.文章链接： 关联规则分析（Apriori算法2 关联规则分析（Apriori算法 关联规则算法及其画图（python 2.关联规则分析可以用来解决什么问题： 市场篮子分析：通过挖掘顾客购买商品的关联规则，帮助商家了解市场上不同商品之间的关联关系，以便进行商品的搭配和促销活动。 客户行为分析：通过挖掘用户的消费行为数据，...
关联规则算法及其画图（python
1.代码： 算法的介绍和原理就不多阐述了，链接放在这里： 介绍和原理1 介绍和原理2 import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from matplotlib import pypl...
关联规则分析（Apriori算法2
1.核心术语： 支持度（Support）：指项集出现的频繁程度（相当于项集出现的概率） 最小支持度有绝对值和占比两种表示方式 置信度（Confidence）：A发生的同时发生B的概率（相当于条件概率） ...
关联规则分析（Apriori算法2
1.核心术语：支持度（Support）：指项集出现的频繁程度（相当于项集出现的概率）最小支持度有绝对值和占比两种表示方式置信度（Confidence）：A发生的同时发生B的概率（相当于条件概率）最小置信度：表示关联规则最低的可靠程度；人为设定，一般为50%提升度（Lift）：是指A发生的条件下对B发生的影响（相当于A发生的情况下B发生的概率与只B发生的概率之比值）Lift当Lift > 1....
关联规则分析（Apriori算法
1.关联规则：什么是关联规则？可以归纳为X->Y，就是X发生的情况下很可能会发生Y比如：啤酒和尿布，就是 尿布->啤酒 这么一个强关联规则，含义是：如果顾客购买尿布，那么他很有可能买啤酒。啤酒和尿布的关联规则故事沃尔玛公司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，沃尔玛公司利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟....
关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。一、简介Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等....
文档关联规则挖掘算法：提升文档管理软件效率的新途径
使用文档关联规则挖掘算法来提高文档管理软件的管理效率可是一个非常棒的办法，就像熟练的园丁在整理花园一样，轻松为用户梳理海量文档。这种算法犹如一把神奇的法宝，能够揭示文档之间的奇妙关系和潜在模式，使文档分类、检索和推荐如丝般顺滑，就像天然的流水一般。接下来，就让我们来探讨一下如何通过文档关联规则挖掘算法提高文档管理...
优化电脑屏幕监控软件：关联规则挖掘算法的引入
在如今的职场中，电脑屏幕监控软件已经成为了许多企业的标配，用于监测员工的工作行为以提高生产力和安全性。然而，为了让监控软件发挥最大的效用，关联规则挖掘算法正在崭露头角。接下来就让我们通过以下方面来看看如何通过关联规则挖掘算法提高电脑屏幕监控软件的监视效率： 关联规则挖掘算法简介关联规则挖掘算法是一种数据挖掘技术，...
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