算法属性设置:
1.car:如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。
2.classindex: 类属性索引。如果设置为-1,最后的属性被当做类属性。
3.delta: 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
4.lowerBoundMinSupport: 最小支持度下界。
5.metricType: 度量类型,设置对规则进行排序的度量依据。可以是:置信度(类关联规则只能用置信度挖掘),提升度(lift),杠杆率(leverage),确信度(conviction)。
在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度,它们分别是:
a)Lift : P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1),越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)
Leverage=0时A和B独立,Leverage越大A和B的关系越密切
c) Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) (!B表示B没有发生) Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系(对B取反,代入Lift公式后求倒数)可以看出,这个值越大, A、B越关联。
6.minMtric :度量的最小值。
7.numRules: 要发现的规则数。
8.outputItemSets: 如果设置为真,会在结果中输出项集。
9.removeAllMissingCols: 移除全部为缺省值的列。
10.significanceLevel :重要程度。重要性测试(仅用于置信度)。
11.upperBoundMinSupport: 最小支持度上界。 从这个值开始迭代减小最小支持度。
12.verbose: 如果设置为真,则算法会以冗余模式运行。
=== Run information ===
%运行信息
Scheme: weka.associations.Apriori -I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 -c -1
% 算法的参数设置:-I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.5 -S -1.0 -c -1 ;
% 各参数依次表示:
% I - 输出项集,若设为false则该值缺省;
% N 10 - 规则数为10;
% T 0 – 度量单位选为置信度,(T1-提升度,T2杠杆率,T3确信度);
% C 0.9 – 度量的最小值为0.9;
% D 0.05 - 递减迭代值为0.05;
% U 1.0 - 最小支持度上界为1.0;
% M 0.5 - 最小支持度下届设为0.5;
% S -1.0 - 重要程度为-1.0;
% c -1 - 类索引为-1输出项集设为真
% (由于car, removeAllMissingCols, verbose都保持为默认值False,因此在结果的参数设置为缺省,若设为True,则会在结果的参数设置信息中分别表示为A, R,V)
Relation: mushroom
%数据名称
Instances: 8124
%数据项个数
Attributes: 23
%属性项个数/属性项
cap-shape
cap-surface
cap-color
bruises?
odor
gill-attachment
gill-spacing
gill-size
gill-color
stalk-shape
stalk-root
stalk-surface-above-ring
stalk-surface-below-ring
stalk-color-above-ring
stalk-color-below-ring
veil-type
veil-color
ring-number
ring-type
spore-print-color
population
habitat
class
=== Associator model (full training set) ===
Apriori
=======
Minimum support: 0.95 (7718 instances) %最小支持度0.95,即最少需要7718个实例
Minimum metric <confidence>: 0.9 %最小度量<置信度>: 0.9
Number of cycles performed: 1
%进行了1轮搜索
Generated sets of large itemsets:
%生成的频繁项集
Size of set of large itemsets L(1): 3 %频繁1项集:3个
Large Itemsets L(1): %频繁1项集(outputItemSets设为True, 因此下面会具体列出)
gill-attachment=f 7914
veil-type=p 8124
veil-color=w 7924
Size of set of large itemsets L(2): 3
Large Itemsets L(2): %频繁2项集
gill-attachment=f veil-type=p 7914
gill-attachment=f veil-color=w 7906
veil-type=p veil-color=w 7924
Size of set of large itemsets L(3): 1
Large Itemsets L(3): %频繁3项集
gill-attachment=f veil-type=p veil-color=w 7906
Best rules found: %最佳规则
1. veil-color=w 7924 ==> veil-type=p 7924 conf:(1)
2. gill-attachment=f 7914 ==> veil-type=p 7914 conf:(1)
3. gill-attachment=f veil-color=w 7906 ==> veil-type=p 7906 conf:(1)
4. gill-attachment=f 7914 ==> veil-color=w 7906 conf:(1)
5. gill-attachment=f veil-type=p 7914 ==> veil-color=w 7906 conf:(1)
6. gill-attachment=f 7914 ==> veil-type=p veil-color=w 7906 conf:(1)
7. veil-color=w 7924 ==> gill-attachment=f 7906 conf:(1)
8. veil-type=p veil-color=w 7924 ==> gill-attachment=f 7906 conf:(1)
9. veil-color=w 7924 ==> gill-attachment=f veil-type=p 7906 conf:(1)
10. veil-type=p 8124 ==> veil-color=w 7924 conf:(0.98)