weka实战002:apriori关联规则算法

2024-06-11 09:58

本文主要是介绍weka实战002:apriori关联规则算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

关联规则算法最出名的例子就是啤酒和尿布放一起卖。


假如我们去超市买东西,付款后,会拿到一张购物清单。这个清单就是一个Transaction。对关联规则算法来说,每个产品的购买数量是无意义的,不参与计算。


许许多多的人买东西,生成了N个购物清单,也就是N个Transaction。


那么,这些Transaction上的货物之间有什么有用的关系呢?这些关系可以用什么方式表达出来呢?这就是关联规则算法要解决的问题。


下面,我们用一个具体的例子解释这个问题:


1. 假设有三个Transaction分别是:

t1 = {'a', 'b', 'c', 'd'}

t2 = {'a', 'c', 'e'};

t3 = {'b', 'c', 'f'}

其中,abcdef都是货物的ID,简写是为了方便理解。


2. 我们看一下,就知道只要买了'a',就可能会买'c',或者说,只要买了'c'就很可能买了'a',而且,在2个Transaction上都出现了。这个规律可以表达成:

  'c' ==> 'a'(66.67%)

后面的66.67%叫支持度,也就是'a'和'c'在一起出现的

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