关联规则挖掘算法实验2.rar

简介：
本资源为《关联规则挖掘算法实验2》压缩包，内含基于Apriori和FP-Growth等经典算法的数据挖掘实践代码及报告，适用于数据科学与机器学习课程。 关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要方法之一，用于发现交易数据库中项集之间的有趣关系或模式。 ### 关联规则的基本概念： 目标是从大规模交易记录中找到频繁出现的项目集合（即频繁项集）以及强关联规则。这些频繁项集是指在给定的数据集中，其出现频率超过预设阈值的项目组合；而强关联规则则是指支持度和置信度都满足特定条件的规则。 1. **支持度**：表示某个或某些商品集合出现在所有交易中的概率。 - 支持度(项集) = (包含该项集的所有事务数 / 总事务数) 2. **置信度**：衡量在已知A出现的情况下，B也同时出现的概率。 - 置信度(A→B) = (支持度(A∪B)) / 支持度(A) ### 关联规则挖掘的主要步骤： 1. 数据预处理阶段包括清洗数据、去除异常值和缺失值，并将原始数据转换为事务数据库的形式，其中每条记录代表一个交易。 2. 生成频繁项集：利用Apriori算法或FP-Growth等方法识别所有满足最小支持度阈值的项目集合。Apriori通过检查每个子集是否也频繁来工作；而FP-Growth则构建了一个称为FP树的数据结构，以更高效地寻找这些模式。 3. 生成关联规则：从已找到的所有频繁项集中产生可能的规则，并根据置信度筛选出满足最小阈值要求的有效规则。 4. 规则评估与解释阶段涉及对挖掘得到的关联规则进行业务意义分析，包括理解其含义并判断是否具有实际价值。 5. 应用这些发现于现实场景中，如商品推荐系统、市场篮子分析等。 通过学习如何利用不同的工具（例如R语言中的arules库或Python的mlxtend库）实现上述步骤，并掌握调整支持度和置信度阈值对结果影响的方法以及评估解释挖掘出规则的技术，你将能够深入理解关联规则挖掘的概念并具备实际操作技能。这不仅有助于数据分析师更好地进行数据分析工作，还能为其他相关领域提供有价值的洞察力和支持。