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数据挖掘关联规则挖掘实验报告【实验报告】数据挖掘关联规则挖掘1. 引言数据挖掘是从大量数据中发现隐含规律、提取有用信息的过程。
关联规则挖掘是其中的一个重要任务，通过分析数据集中的项集之间的关系，可以揭示出物品之间的相关性和共现性。
本实验旨在通过应用关联规则挖掘算法来探索一份销售数据集中的关联规则，从而提供对销售策略的指导，优化营销决策。
2. 实验设计2.1 数据收集为了开展本实验，我们从一个零售企业的数据库中获取了一份销售数据集。
该数据集包含了一段时间内的商品销售记录，包括商品编号、交易时间和交易金额。
数据集的大小为100,000条记录，共涉及1,000个商品。
我们利用Python中的数据处理库，对数据进行预处理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
2.2 数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要进行适当的数据预处理。
首先，我们根据各个交易记录的商品编号，将数据进行分组，以得到每个顾客的购买清单。
然后，我们去除数据集中的重复项，确保每个商品在每个购物篮中只出现一次。
最后，我们将数据转换为关联规则挖掘算法所接受的事务数据格式，以便后续分析处理。
2.3 关联规则挖掘算法选择针对本实验的目标，我们选择了经典的Apriori算法进行关联规则挖掘。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过迭代生成候选项集、计算支持度和置信度，来发现频繁项集和相关规则。
3. 实验结果3.1 关联规则挖掘结果分析经过数据处理和Apriori算法的运算，我们得到了一系列的频繁项集和关联规则。
通过分析这些结果，我们可以发现一些有价值的洞察和结论。
首先，我们观察到某些商品之间存在着强关联性。
例如，购买了商品A的顾客通常也会购买商品B，这表明商品A和B具有一定的关联性，可以作为销售捆绑或推荐的策略依据。
其次，我们发现一些商品的关联规则具有较高的置信度。
这意味着如果顾客购买了某个商品，他们购买另一个商品的可能性也很大。
基于这些规则，我们可以优化促销策略，引导顾客购买更多的相关商品，提升销售额和客户满意度。
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。
大数据分析中的关联规则挖掘算法研究第一章引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析逐渐成为一个热门话题。
大数据分析提供了对海量数据进行挖掘和分析的能力，能够揭示数据背后的关联和规律。
其中，关联规则挖掘算法作为一种重要的数据分析技术，在各个领域都发挥着重要作用。
本文将对大数据分析中的关联规则挖掘算法进行研究。
第二章关联规则挖掘概述2.1 关联规则挖掘的定义和应用关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项的集合，而关联规则指的是项集之间的关联关系。
关联规则挖掘可以应用于市场篮子分析、网络流量分析、医药研究等领域。
2.2 关联规则挖掘的基本原理关联规则挖掘的基本原理包括支持度和置信度。
支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指某个规则在项集中出现的概率。
关联规则挖掘通过设置支持度和置信度阈值，找出满足条件的频繁项集和关联规则。
第三章关联规则挖掘算法3.1 Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法。
该算法通过迭代的方式搜索频繁项集，从而找到关联规则。
Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质，通过剪枝操作，降低搜索空间，提高算法效率。
3.2 FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
该算法通过构建频繁模式树，将数据集压缩至一个频繁模式树，从而提高算法的效率。
FP-growth算法不需要产生候选集，避免了候选集生成的开销，使得算法更加高效。
3.3 Eclat算法Eclat算法是一种基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法。
该算法将事务数据集表示为一个垂直数据格式，通过递归的方式搜索频繁项集。
Eclat算法可以减少计算的开销，提高算法的效率。
第四章关联规则挖掘算法的性能评估4.1 支持度和置信度的选取在进行关联规则挖掘时，支持度和置信度的选取对算法的性能有着重要影响。
过高的支持度和置信度将导致挖掘结果过少，而过低的支持度和置信度将导致挖掘结果过多。
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。
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********一、实验目的1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法；2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。
二、实验设备PC一台, dev-c++5.11三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程:四、实验步骤1.编制程序。
2.调试程序。
可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序, 得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1.C2.C3, 得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1.L2.L3。
代码#include <stdio.h>#include<string.h>#define D 4 //事务的个数#define MinSupCount 2 //最小事务支持度数void main(){char a[4][5]={{'A','C','D'},{'B','C','E'},{'A','B','C','E'},{'B','E'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;int count[100],temp;for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=MinSupCount){d[x1]=b[k];count[x1]=c[k];x1++;}}//对选出的项集中的元素进行排序for(i=0;i<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。
关联规则挖掘 Association Rule Mining【一】题目要求Data Description: The marketing department of a financial firm keeps records on customers, including demographic information and, number of type of accounts. When launching a new product, such as a "Personal Equity Plan" (PEP), a direct mail piece, advertising the product, is sent to existing customers, and a record kept as to whether that customer responded and bought the product. Based on this store of prior experience, the managers decide to use data mining techniques to build customer profile models. In this particular problem we are interested only in deriving (quantitative) association rules from the data (in a future assignment we will consider the use of classification.Your goal: perform Association Rule discovery on the data set. 具体的实验数据在bank-data.txt 文件中 【二】实现思路某财务公司生产了一种新产品，本题提供了600个客户的记录，对这些客户的不同属性进行数据挖掘。
数据挖掘关联规则实验报告(一)数据挖掘关联规则实验报告实验目的本次实验旨在通过使用Apriori算法，对给定的数据集进行挖掘，获取其中的关联规则。
实验数据我们使用的数据集是一份网上零售商店的销售数据，其中包含了536634条交易记录，每条记录中有6个字段，分别是InvoiceNo、StockCode、Description、Quantity、InvoiceDate、UnitPrice。
我们使用的字段是StockCode和Description。
实验步骤1.数据预处理：去除空值和重复记录。
2.转换数据格式：将每个交易的商品项转换为列表形式。
3.调用Apriori算法进行频繁项集的挖掘，指定最小支持度为0.02。
4.根据频繁项集生成关联规则，指定最小置信度为0.4。
5.对结果进行解释和分析。
实验结果我们得到了41个频繁项集，其中支持度较高的前10个频繁项集如下所示：•Itemsets: (‘23843’,), Support: 0.052•Itemsets: (‘85123A’,), Support: 0.048•Itemsets: (‘22423’,), Support: 0.045•Itemse ts: (‘85099B’,), Support: 0.044•Itemsets: (‘47566’,), Support: 0.035•Itemsets: (‘84879’,), Support: 0.031•Itemsets: (‘20725’,), Support: 0.029•Itemsets: (‘22720’,), Support: 0.028•Itemsets: (‘22727’,), Support: 0.027•Itemsets: (‘23203’,), Support: 0.026我们得到了531个关联规则，其中置信度较高的前10个关联规则如下所示：•Rule: (‘22554’,) -> (‘85099B’,), Support: 0.029, Confidence: 0.556•Rule: (‘85099B’,) -> (‘22554’,), Support: 0.029, Confidence: 0.527•Rule: (‘22139’,) -> (‘22138’,), Support: 0.021, Confidence: 0.702•Rule: (‘22138’,) -> (‘22139’,), Support: 0.021, Confidence: 0.496•Rule: (‘23203’,) -> (‘22383’,), Support: 0.021, Confidence: 0.815•Rule: (‘22384’,) -> (‘20725’,), Support: 0.021, Confidence: 0.657•Rule: (‘22383’,) -> (‘23203’,), Support: 0.021, Confidence: 0.429•Rule: (‘85099B’, ‘23203’) -> (‘22383’,), Support:0.021, Confidence: 0.748•Rule: (‘22383’, ‘85099B’) -> (‘23203’,), Support:0.021, Confidence: 0.435•Rule: (‘20725’, ‘22384’) -> (‘20727’,), Support:0.021, Confidence: 0.692实验结论通过本次实验，我们可以发现销售数据中存在一些商品之间的关联规则，例如商品22554和85099B、22139和22138、23203和22383等等。
关联规则分析及其在空间数据挖掘中的应用研究的开题报告一、研究背景关联规则分析是数据挖掘中的一种重要方法，它可以发现数据集中的频繁项集，以及这些频繁项集之间的关联规则。
这些关联规则可以帮助人们了解数据集中的特征和规律，对于商业和科研等领域具有重要的应用价值。
空间数据挖掘是近年来数据挖掘领域的一个热点研究方向，它主要用于分析和挖掘具有空间特征的数据集，如地理信息、遥感影像等。
在空间数据挖掘中，关联规则分析也是一个重要的研究方向，它可以帮助人们发现具有空间关联性的物体或者事件，如空间中的热点区域、城市交通流量等。
二、研究内容本文主要研究关联规则分析在空间数据挖掘中的应用。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 空间关联规则的发现方法针对空间数据的特殊性质，研究如何发现具有空间关联性的频繁项集和关联规则。
常见的空间关联规则发现方法包括基于网格的方法、基于聚类的方法、基于空间模式挖掘的方法等。
2. 空间关联规则的评价指标研究如何评价空间关联规则的质量和有效性。
评价指标包括支持度、置信度、提升度等传统指标，以及一些特别针对空间数据设计的指标，如空间距离、空间拓扑等。
3. 空间关联规则的应用案例选取一些典型的空间数据集，应用上述的方法和指标进行关联规则的挖掘，并对结果进行分析和解释。
具体案例包括城市交通流量预测、地震灾害风险评估等。
三、研究意义本文研究空间关联规则的挖掘方法及其应用，对于以下几个方面具有重要的意义：1. 对于空间数据的分析和挖掘具有一定的指导作用，为空间数据的处理和应用提供了新的思路和方法。
2. 对于关联规则分析的研究具有一定的推广意义，扩展了传统关联规则分析的应用范围。
3. 对于商业和科研等领域具有一定的应用价值，例如在城市规划、资源环境监测等方面可以应用研究成果。
四、研究方法本文采用文献调研和实证分析相结合的方法，具体包括以下几个步骤：1. 对于国内外相关领域的研究文献进行查阅和分析，了解空间数据挖掘和关联规则分析在该领域的最新进展和研究热点。
关联规则挖掘实验报告一、实验介绍关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
本次实验旨在通过使用Apriori算法和FP-Growth算法来挖掘一个超市销售数据集中的频繁项集和关联规则。
二、实验步骤1. 数据准备本次实验使用的数据集为一个超市销售数据，包括了超市中各个商品的销售记录。
首先需要将数据导入到Python环境中，并进行预处理，例如去除重复项、缺失值等。
2. Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是利用先验知识来减少搜索空间。
我们可以通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出频繁项集和关联规则。
在本次实验中，我们首先使用Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用Apriori算法生成候选项集；（3）根据候选项集计算支持度，并筛选出满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
3. FP-Growth算法挖掘频繁项集和关联规则FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法具有更高的效率。
在本次实验中，我们也使用FP-Growth算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用FP-Growth算法生成频繁模式树；（3）从频繁模式树中提取满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
三、实验结果分析1. Apriori算法结果分析在本次实验中，我们设置了最小支持度为0.05，最小置信度为0.5。
通过使用Apriori算法，我们得到了如下结果：（1）频繁项集：共有22个频繁项集，其中最大的频繁项集包含了5个商品。
（2）关联规则：共有87条关联规则，其中置信度最高的规则为{薯片} -> {可乐}，置信度为0.8。
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘数据挖掘实验报告班级学号姓名课程数据挖掘实验名称实验⼀：数据准备实验类型实验⽬的：（1）掌握利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件的⽅法；（2）掌握将EXCEL表格⽂件转换为ARFF⽂件的⽅法；（3）掌握数据的预处理⽅法。
实验要求：（1）将下列表格中的数据利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件：姓名出⽣⽇期性别婚否⼯资职业信⽤等级黄⼤伟1970.05.08 男3580 教师优秀李明1964.11.03 男是4850 公务员优秀张明明1975.03.12 ⼥是职员优秀覃明勇1981.07.11 男是2980 职员良好黄燕玲1986.05.08 ⼥否2560 ⼯⼈⼀般表中没有填上的数据为缺失数据。
请列出你编辑ARFF⽂件并在WEKA中打开该⽂件。
（2）将EXCEL表格⽂件“bankdata.xls”转换为ARFF⽂件的⽅法,并将它另存为ARFF⽂件“bankdata.arff”, 在WEKA中打开该⽂件，写出操作过程。
（3）数值属性的离散化：在WEKA中打开ARFF⽂件“bankdata.arff”，对属性“age”和“income”分别按等宽分箱和等深分箱进⾏离散化为三个箱。
给出分箱的结果。
实验结果：(1) @relation book1@attribute 姓名{黄⼤伟,'李明',张明明,覃明勇,黄燕玲}@attribute 出⽣⽇期{1970.05.08,1964.11.03,1975.03.12,1981.07.11,1986.05.08}@attribute 性别{男,⼥}@attribute 婚否{是,否}@attribute ⼯资numeric@data黄⼤伟,1970.05.08,男,?,3580李',1964.11.03,男,是,4850张明明,1975.03.12,⼥,是,?覃明勇,1981.07.11,男,是,2980黄燕玲,1986.05.08,⼥,否,2560（2）先把bankdata.xls转化为CSV⽂件格式得到bankdata.csv,再在WEKA中打开，再另存为ARFF格式，就可以得到bankdata.arff。
关联规则分析报告2009年7月8日目录一前言 (1)二数据预处理 (1)三前7710条真实数据分析 (2)1商品按小类分析 (2)2商品按中类分析 (4)3商品按大类分析 (4)4分析比较 (5)四后44904条随机数据分析 (5)1商品按小类分析 (5)2商品按中类分析 (7)3商品按大类分析 (8)4分析比较 (8)五52614条混合数据分析 (8)1商品按小类分析 (8)2商品按中类分析 (11)3商品按大类分析 (11)4分析比较 (12)六总结 (12)一前言使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。
针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。
二数据预处理1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句declare @sql varchar(8000)set @sql = 'select zid ,xh'select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']'from (select distinct goodsid from rcxfjl) as aset @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh'exec(@sql)2)在PB里将有购买记录的列改为”yes”for i=1 to dw_1.rowcount()for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count)if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) +".name")))>0 thendw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) +".name"),"yes")end ifnextnext3)将处理好的数据直接导出到Excel中4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)三前7710条真实数据分析1 商品按小类分析1.1商品规范化中类商品再分小类对挖掘没有太大意义，故都将其看作一类；对于学生来说，家庭用品也没有太大意义，将其删除掉。
实验七关联规则1. 实验目标•使用SSAS进行关联规则挖掘实验2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。
3. 实验内容生成市场篮方案。
Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。
在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。
这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。
通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。
4. 实验步骤(1) 创建市场篮挖掘模型结构1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。
此时，系统将打开数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。
4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。
“选择数据源视图”页随即显示。
默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。
5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。
7.在“指定定型数据”页上，依次清除CustomerKey旁边的“键”复选框和LineNumber旁边的“键”和“输入”复选框。
8.选中Model列旁边的“键”和“可预测”复选框。
然后，系统也将自动选中“输入”复选框。
9.单击“下一步”。
数据挖掘关联规则实验报告一、实验背景和目的数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的过程。
关联规则是数据挖掘中的一个重要技术，用于发现不同属性之间的关系。
本实验旨在通过使用Apriori算法来挖掘一组购物篮数据中的关联规则，并分析其可行性和有效性。
二、实验步骤1. 数据集准备本次实验使用的是UCI机器学习库提供的Grocery Store Dataset，包含了9565个购物篮中商品的信息。
首先需要将该数据集导入到Python环境中，并进行预处理。
2. 数据清洗和预处理在导入数据后，需要对其进行清洗和预处理，以便进行后续操作。
具体步骤包括：（1）去除重复项：去除重复项可以避免对结果产生影响。
（2）转换成适合Apriori算法处理的格式：将数据集转换成包含多个列表的列表格式，每个列表代表一个购物篮。
3. 运行Apriori算法在完成数据预处理后，可以开始运行Apriori算法来挖掘关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度：这些参数可以根据需求进行调整。
（2）运行Apriori算法：通过调用Python中的Apriori算法库来运行算法。
（3）生成关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，生成符合条件的关联规则。
4. 分析结果在生成关联规则后，需要对其进行分析，以便确定其可行性和有效性。
具体步骤如下：（1）计算支持度和置信度：可以通过计算支持度和置信度来评估关联规则的可行性和有效性。
（2）筛选出符合条件的关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，筛选出符合条件的关联规则。
（3）分析结果：通过对筛选出的关联规则进行分析，可以得出一些有用的结论。
三、实验结果在运行Apriori算法并分析结果后，我们得到了以下结论：1. 最受欢迎的商品是牛奶、面包、鸡蛋、蔬菜/水果和糖果/巧克力等。
2. 一些常见组合包括牛奶和面包、牛奶和糖果/巧克力等。
3. 高价值商品如葡萄酒、海鲜等通常与其他高价值商品一起购买。
空间数据挖掘与空间关联规则挖掘研究近年来，随着科技的不断进步和数据量的突飞猛进增长，空间数据挖掘和空间关联规则挖掘成为了热门的研究领域。
空间数据挖掘是指在空间数据中挖掘出其中的模式和规律，而空间关联规则挖掘则是通过对空间数据中的对象之间的关联关系进行分析，找出这些关联关系之间的潜在规律。
这两个领域的研究不仅可以为地理信息系统和城市规划等相关领域提供有力的支持，还可以在环境保护、应急响应和农业生产等领域发挥重要的作用。
一、空间数据挖掘空间数据挖掘是基于地理空间数据的挖掘技术。
随着地球观测技术的进步和互联网技术的普及，越来越多的空间数据被收集、存储和使用。
这些数据中蕴含着各种信息，包括地理位置、地形地貌、气候环境等，因此对这些数据进行挖掘可以发现其中蕴含的有价值的信息。
空间数据挖掘涉及的技术包括聚类分析、分类分析、关联分析等。
其中，聚类分析是指将地理空间数据中相似的对象聚集在一起，形成具有相似性质的簇；分类分析则是将地理空间数据中的对象按照一定的标准进行分类，以便对它们进行统一管理和分析；而关联分析则是通过对地理空间数据中对象之间的关系进行挖掘，找出这些关系中存在的规律和模式，以便对地理空间数据进行更深入的分析和挖掘。
二、空间关联规则挖掘空间关联规则挖掘是一种能够在地理空间数据中挖掘出对象之间的地理相互关系的统计方法。
它通过寻找数据中的关联关系，从而发现这些关联关系中的规律和模式，并根据这些模式提供一定的推理和决策支持。
空间关联规则挖掘可以用于城市规划和土地利用分析，探索城市和乡村发展的潜在方向，同时为电子商务和物流行业提供有力的支持。
例如，通过分析城市交通流量、商圈分布、社会人口密度等因素，并利用空间关联规则挖掘技术，可以发现一个商圈究竟应该建在哪里，以及商业区的大小、密度和空间结构等问题。
三、应用领域空间数据挖掘和空间关联规则挖掘技术的应用范围极为广泛，以下列出几个具体的应用领域：1. 城市规划城市规划涉及人口分布、居住条件、交通状况等多种因素，其中地理空间数据的分析和挖掘具有重要意义。
相关性分析与关联规则挖掘数据分析技术一直是企业的核心竞争力之一。
其中，相关性分析与关联规则挖掘是数据分析中的重要方法之一。
在这篇文章中，我将讨论这两种技术的基本概念和应用，并且探讨如何使用它们来解决实际业务问题。
一、相关性分析相关性分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
例如，我们可能想要知道一组数据中的两个变量之间是否存在某种联系，或者是否存在一些因素会影响到另一个变量的值。
常见的相关性分析方法包括Pearson相关性系数和Spearman等级相关性系数。
Pearson相关性系数是衡量两个变量之间线性相关性的一种方法。
它取值范围为-1到1之间。
当两个变量之间存在负相关性时，Pearson相关性系数为负数，而当两个变量之间存在正相关性时，Pearson相关性系数为正数。
如果两个变量之间没有线性关系，则Pearson相关性系数接近于0。
与Pearson相关性系数不同，Spearman等级相关性系数是一种非参数方法，它衡量两个变量之间的单调关系。
在这种情况下，两个变量之间的相关性不必是线性的，但是它们的值呈现类似的趋势。
例如，当一个变量的值增加时，另一个变量的值也会增加或者减少。
Spearman等级相关性系数的取值范围为-1到1之间，其中-1表示完全反相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
相关性分析在实际应用中非常有用，从金融、医疗保健到电子商务等各行各业都能看到它的身影。
例如，在金融市场中，经常使用相关性分析来研究不同证券之间的相关性，以便为投资者提供更好的投资组合建议。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找有用关系的一种数据挖掘方法。
具体来说，这种技术可以用来发现物品之间的关联关系，例如在超市购物过程中一个人购买了什么，又购买了什么？通常，关联规则挖掘使用Apriori算法来发现频繁项集。
频繁项集是一组经常出现在一起的项的集合。
例如，在超市购物中，如果向左边地包天总有阿尔卑斯牛奶，那么地包天和阿尔卑斯牛奶就是一个频繁项集。
