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数据挖掘实战（关联规则）

目录

数据初步认识

关联规则算法

算法介绍

python导入库函数来实现

python自定义算法实现 

数据初步认识

      根据顾客实际购买行为数据（值为1表示购买了该种商品；值为0表示未购买该种商品），分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时，是否存在购买行为上的关联。保存至sale.csv文件进行读取如图所示

数据挖掘实战（关联规则）_第1张图片

查看数据相关信息读取csv文件的时候去除第一列（即序号那一列），再将其转换成列表，在spyder里查看数据数据挖掘实战（关联规则）_第2张图片读取的文件

数据挖掘实战（关联规则）_第3张图片

转换成列表

每个列名称

查看描述统计量

数据挖掘实战（关联规则）_第4张图片

最后查看摘要统计

数据挖掘实战（关联规则）_第5张图片

关联规则算法

算法介绍

      关联分析是发现事物之间关联关系）的分析过程。典型应用——就是购物篮分析(Market Basket Analysis）。关联规则是反映物品与其他物品之间的关联性，常用实体商店或者在线电商的推荐系统：通过对顾客的购买记录数据进行关联规则挖掘，发现顾客群体的购买习惯的内在共性。

      早期的关联分析主要用于零售行业的购物行为分析，也称为购物篮分析。之后，扩展到多个领域中。在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查看存在于项目集合或对象集合之间的额频繁模式、关联结构。

广泛用于：

购物篮分析：用户购物行为，可以看一下用户在同一次购物中经常买什么

交叉营销：根据相似客户的购买记录，或者用户一次购买中购买的商品，可 以      交叉销售.

产品目录设计：把相关联的产品，经常一起购买的产品，能否放在用一个页面，      同一个目录？甚至实体店中同一个货架中？

聚集和分类等：将商品进行聚集或者分类，进行组合销售

python导入库函数来实现

直接导入apriori库来进行关联规则分析，比较便捷。

数据挖掘实战（关联规则）_第6张图片

将每个商品装入字典

数据挖掘实战（关联规则）_第7张图片

得到最后的关联规则结果如下

数据挖掘实战（关联规则）_第8张图片

python自定义算法实现 

使用一个小练习来实现

数据挖掘实战（关联规则）_第9张图片

先定义一个函数，求第一次数据库之后的候选集

数据挖掘实战（关联规则）_第10张图片

再定义存放所有项集的支持度

数据挖掘实战（关联规则）_第11张图片

得到最后的候选集

数据挖掘实战（关联规则）_第12张图片

最后定义实现apriori算法的代码

数据挖掘实战（关联规则）_第13张图片

最后调用函数得出结果

数据挖掘实战（关联规则）_第14张图片

结果如下图所示：

代码和数据集都已经上传至资源，请自行取用

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