实践作业2_关联规则

姓名：蔡菲菲学号：220150454
1、下表给出油炸圈饼（Donut）和松饼（Muffin）的相关性计数。

每个单元的值表示事务的个数。

例如15％的事务包括同时购买了油炸圈饼和松饼的客户。

计算
Support（Donut ）=0.9
Support（Muffin ）=0.2
Probability（Donut => Muffin ）=15/90=0.167
Probability（Muffin => Donut ）=15/20=0.750
Importance （Donut => Muffin ）=log（0.167/（5/10））= -0.476 Importance（Muffin => Donut ）= log（0.750/（75/80））= -0.097
结论：购买Donut后再买Muffin的概率会下降，同样购买Muffin后再买Donut的概率也会下降。

2、构建关联规则
2.1为心律失常数据构建关联规则，截图表达治疗心律失常和心悸的异同。

2.1 治疗心律失常的前五位药物依次是：苦参，景天三七，生白果，灵芝草，生黄芪
治疗心悸的前五位药物依次是：淮小麦，脱力草，丹参，炒白术，生地。

数据挖掘——关联规则一、数据处理1.来源：百度文库《麻坪中学体质测试》2.源数据描述1)源数据量：572个2)数据属性：年级编号、班号、班级、学号、民族代码、姓名、性别、出生日期、学生来源、家庭住址、身高、身高体重分数、身高体重等级、肺活量、肺活量体重指数、肺活量体重分数、肺活量等级、耐力类项目成绩、耐力类项目分数、耐力项目等级、柔韧力量类项目编号、柔韧力量类项目成绩、柔韧力量类项目分数、柔韧力量类项目等级、速度灵巧类项目编号、速度灵巧类项目成绩、速度灵巧类项目分数、速度灵巧类项目等级、奖惩项目编号、奖惩成绩、测试总分、总分等级。

（部分数据展示）3.数据处理1)数据规约选择属性：选择“姓名、性别、肺活量体重等级、耐力类项目等级、柔韧、力量类项目等级、速度、灵巧类项目等级”五个属性。

其余属性为不重要属性，故舍去。

2)数据转换a)等级属性值转化：等级均为“不及格、及格、良好、优秀”。

将“不及格”和“及格”转化为“F”；将“及格”和“不及格”转化为“T”b)性别属性值转化：女性T，男性Fc)属性名转化：将属性名和各个学生姓名转化为英文字母+数字NA：姓名A1：性别A2：肺活量体重等级A3：耐力类项目等级A4：柔韧、力量类项目等级A5：速度、灵巧类项目等级二、实验内容1.代码来源：网上算法结合自己的想法2.代码运行过程：第一次扫描后的1级备选集CandidateItemsetA1A2A3A4A5第一次扫描后的1级频繁集FrequentItemsetA1A2A3A4A5扫描后备选集A1 A2A1 A3A1 A4A1 A5A2 A3A2 A4A5 A2A3 A4A5 A3A5 A4扫描后频繁集A1 A2A1 A3A1 A4A1 A5A2 A3A2 A4A5 A2A3 A4A5 A3A5 A4扫描后备选集A1 A2 A3A1 A2 A4A1 A5 A2A1 A3 A4A1 A5 A3A1 A5 A4A2 A3 A4A5 A2 A3A5 A2 A4A5 A3 A4扫描后频繁集A1 A2 A3A1 A2 A4A1 A3 A4A1 A5 A3A1 A5 A4A2 A3 A4A5 A2 A3A5 A2 A4A5 A3 A4扫描后备选集A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A5 A1 A2 A4 A5 A1 A3 A4 A5A2 A3 A4 A5扫描后频繁集A1 A3 A4 A5A2 A3 A4 A5扫描后备选集A1 A2 A3 A4 A5无满足支持度项集,结束连接扫描后频繁集Apriori算法--->频繁集A1 A3 A4 A5A2 A3 A4 A53.代码结果：支持度：0.05关联关系：A1、A3、A4、A5A2、A3、A4、A5三、结论1.由{ A1、A3、A4、A5}得出男生的耐力类项目等级、柔韧、力量类项目等级、速度、灵巧类项目等级普遍比较优秀2.由{ A2、A3、A4、A5}得出一般肺活量体重等级、耐力类项目等级、柔韧、力量类项目等级、速度、灵巧类项目等级普遍都是同一等级，即肺活量体重等级优秀的人，则其他的都是优秀。

r语言关联规则实验报告1.引言1.1 概述概述是对文章主题进行简要介绍的部分。

在本实验报告中，我们将讨论关联规则在R语言中的应用。

关联规则分析是一种数据挖掘方法，用于发现数据集中的项集之间的关联关系。

通过计算项集之间的支持度和置信度等指标，我们可以从数据中提取出有用的规律和模式。

本文的主要结构分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分将提供关于关联规则分析和R语言的背景信息，并解释本实验报告的目的。

正文部分将分为R语言简介、关联规则分析概述、实验设计、实验步骤、实验结果与分析以及实验讨论等小节，详细介绍了我们在使用R语言进行关联规则分析的实验过程和结果。

最后，结论部分将总结本实验的主要发现和得出结论。

通过本实验报告，我们将深入了解关联规则分析方法在R语言中的应用，并通过实验验证该方法的有效性。

本实验报告旨在为读者提供一个清晰的指导，以便于他们在自己的研究和项目中运用关联规则分析方法。

我将详细介绍实验的背景、目的、设计和步骤，并分析实验结果和讨论相关问题。

通过这篇报告，读者将获得对关联规则分析在R语言中的实际应用有一个全面的了解，并能够将其运用到自己的数据分析工作中。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分旨在介绍整篇实验报告的组织结构和各个章节的内容概要。

通过明确的文章结构，读者能够更好地理解实验报告的内容和结构，帮助读者更高效地阅读和理解实验报告。

具体而言，文章结构部分可以包括以下几个方面的内容：1. 引言部分：简要介绍文章结构部分的目的和作用。

2. 实验报告的大纲：提供文章的整体结构，说明各个章节的内容分布。

例如，本实验报告共分为引言、正文和结论三个主要部分。

在正文部分中包括R语言简介、关联规则分析概述、实验设计、实验步骤、实验结果与分析以及实验讨论等几个小节。

最后，在结论部分给出实验总结和结论等小节。

3. 各个章节的内容概要：简要描述每个章节的主要内容。

例如，R语言简介部分介绍了R语言的基本概念和主要特点；关联规则分析概述部分介绍了关联规则分析的基本原理和应用场景；实验设计部分介绍了该实验的设计思路和实验数据的来源；实验步骤部分详细描述了实验的具体操作步骤；实验结果与分析部分展示了实验结果并进行相应的数据分析；实验讨论部分对实验结果进行解释和讨论等等。

关联规则证明题1. 引言关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据集中的相关关系。

在一个给定的数据集中，关联规则可以帮助我们找出其中的频繁项集和关联规则。

频繁项集是指经常出现在一起的物品集合，而关联规则则是描述这些物品之间的关系。

通过关联规则，我们可以发现许多有趣的事实，并从中获得洞察力。

例如，在零售业中，我们可以通过关联规则发现哪些商品之间有顾客购买的相关性，从而引导促销活动和推荐系统。

在健康领域，我们可以通过关联规则发现疾病与基因之间的关系，为疾病的预防和治疗提供指导。

在本文中，我们将介绍关联规则的基本概念和算法，并通过一个实例来演示如何应用关联规则的证明题。

2. 关联规则的定义关联规则包含两部分：前项和后项，它们之间由箭头连接。

例如，{牛奶} -> {面包} 表示购买牛奶的顾客也经常购买面包。

在关联规则中，我们通常使用三个指标来衡量关联规则的有用性： - 支持度（Support）：指某个物品集合在整体数据集中出现的频率。

- 置信度（Confidence）：指在前提条件下，某个物品集合出现的概率。

- 提升度（Lift）：指在前提条件下，某个物品集合出现的可能性相对于在整体数据集中的出现概率的提升程度。

3. 关联规则的发现算法关联规则的发现算法有很多，其中最常用的算法是Apriori算法。

3.1 Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的搜索算法，它通过逐渐增加项集的大小来发现频繁项集和关联规则。

Apriori算法的基本思想是： - 首先，通过扫描数据集找出所有的单个物品的频繁项集。

- 然后，利用这些频繁项集生成包含更多物品的候选项集。

- 最后，统计这些候选项集的支持度，并根据支持度筛选出频繁项集。

通过这种迭代的方法，Apriori算法能够高效地发现频繁项集和关联规则。

3.2 关联规则的证明题关联规则的证明题是一种常见的关联规则相关任务，它要求根据给定的数据集和一组关联规则，证明这些关联规则的正确性或错误性。

数据挖掘关联规则实验报告1. 背景关联规则是数据挖掘中一种重要的技术，用于发现数据集中的项集之间的关联关系。

关联规则可以帮助我们了解数据中的隐含模式，从而提供决策支持和洞察力。

本实验旨在通过关联规则分析数据集中的购物篮数据，探索其中的关联关系，为商家提供销售策略和推荐。

2. 数据分析2.1 数据集介绍本实验使用的数据集是一个超市的销售数据，包含了大量的购物篮信息。

每个购物篮的信息记录了购买的商品，我们可以根据这些信息分析商品之间的关联关系，挖掘出一些有用的规则。

2.2 数据预处理在进行关联规则分析之前，需要对数据进行预处理。

首先，我们需要将数据集转换成适合关联规则分析的形式，即每个篮子的商品集合。

其次，为了减少数据集的大小，我们可以去除不常见的商品或者设置最小支持度阈值。

2.3 关联规则分析在进行关联规则分析时，可以使用Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。

Apriori算法通过迭代生成候选项集，并使用支持度和置信度来筛选出频繁项集和关联规则。

通过分析频繁项集和关联规则，我们可以了解商品之间的关联关系，例如某些商品的购买行为存在共同模式等。

3. 实验结果3.1 频繁项集分析结果使用Apriori算法计算频繁项集，得到了如下结果：频繁项集支持度{牛奶} 0.4{面包} 0.6{鸡蛋} 0.3{牛奶,面包} 0.3{面包,鸡蛋} 0.2从上表中可以看出，牛奶、面包和鸡蛋是经常一起购买的商品。

其中，牛奶和面包的支持度较高，说明它们经常一起被购买。

3.2 关联规则分析结果使用Apriori算法计算关联规则，设置置信度阈值为0.5，得到了如下结果：关联规则支持度置信度{牛奶} -> {面包} 0.3 0.75{面包} -> {牛奶} 0.3 0.5{面包} -> {鸡蛋} 0.2 0.33从上表中可以看出，购买牛奶的顾客有75%的概率也购买面包，而购买面包的顾客有50%的概率也购买牛奶。

1 引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。

它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。

关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。

关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。

Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题[AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。

他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。

最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。

也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。

2 基本概念设I={i1,i2,..,i m}是项集，其中i k(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可以是保险公司的顾客。

设任务相关的数据D是事务集，其中每个事务T是项集，使得T⊆I。

设A是一个项集，且A⊆T。

关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A⇒ B，A⊂I, A⊂I，且A∩B=Φ。

关联规则具有如下两个重要的属性：支持度: P(A∪B)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。

置信度: P(B｜A)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。

同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。

给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。

3 关联规则种类1) 基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。

布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系。

Apriori算法的设计与实现1，实验要求（1）频繁项目集的计算根据题目给定的原始事务记录和最小支持度，通过迭代的方法求出各项频繁项目集。

（2）关联规则的产生根据（1）中求得频繁项目集和给定的最小可信度，求出相关的关联规则。

2.1Apriori算法的原理Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

很多的的挖掘算法是在Apriori算法的基础上进行改进的，比如基于散列（Hash）的方法，基于数据分割（Partition）的方法以及不产生候选项集的FP-GROWTH方法等。

因此要了解关联规则算法不得不先要了解Apriori算法。

Apriori算法使用一种称作逐层迭代的候选产生测试（candidate generation and test）的方法，k-项目集用于探索（k+1）-项目集。

首先，找出频繁1-项目集的集合，该集合记作L 。

L 用于找频繁2-向募集到集合L ，而L 用于找L ，如此下去，直到不能找到频繁k-项目集。

找每一个L 均需要一次数据库的扫描。

Apriori性质：频繁项集的所有非空子集必须也是频繁的。

Apriori性质基于如下观察：根据定义，如果项集I不满足最小支持度阈值，则I不是频繁的，即support(I)＜min-sup。

如果项A添加到I，则结果项集（即IUA）不可能比I更频繁出现。

因此，IUA也不是频繁的，即support(IUA)＜min-sup。

算法应用Apriori性质以LK-1来找LK，这一过程由连接和剪枝组成。

C ：Candidate itemset of size k，即k-候选项目集。

L ：frequent itemset of size k，即k-频繁项目集。

1、连接步：为找L ，通过L 与自己连接产生候选k-项集的集合。

该候选项集记作C 。

设和是L 中的项集。

记[j]表示的第j项（例如，[k-2]表示的倒数第3项）。

为方便计，假定事务或项集中的项按字典次序排列。

关联规则算法过程关联规则算法，又称为关联分析算法，是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中项目之间的关联关系。

这些关联关系可以用于预测未来事件，或者用于制定更好的商业策略。

一、算法介绍关联规则算法的目的是发现数据集中项目之间的关系，这种关系可以用频繁项集来表示。

频繁项集是一个包含频繁项的项集，频繁项是在数据集中出现频率较高的项。

关联规则算法的基本思想是：在数据集中找出频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。

关联规则是由一个前项和一个后项组成，前项和后项都是频繁项集。

关联规则的意义是：如果一个事物包含前项，则它也很可能包含后项。

关联规则可以用以下形式表示：前项→ 后项。

二、算法流程关联规则算法的流程如下：1. 扫描数据集，计算每个项的出现频率。

2. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的项。

3. 构造长度为2的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。

4. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。

5. 根据长度为2的频繁项集，构造长度为3的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。

6. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。

7. 根据长度为3的频繁项集，构造长度为4的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。

8. 重复上述步骤，直到不能生成更长的候选集为止。

9. 根据频繁项集生成关联规则。

10. 用关联规则进行预测或制定商业策略。

三、算法优化关联规则算法的时间复杂度很高，因为它需要在数据集中生成大量的候选集。

为了提高算法的效率，可以采用以下优化方法：1. 压缩数据集：对于出现频率较低的项，可以将它们从数据集中删除，从而减少候选集的数量。

2. 停止生长：当生成的候选集中有一个子集不是频繁项集时，就可以停止生成更长的候选集了。

3. 剪枝：当一个候选集的所有子集都是频繁项集时，它自己也是频繁项集，可以将它加入频繁项集中。