聚类、关联规则挖掘、图数据库

聚类

一、聚类的定义

聚类，属于一种非监督学习方法，它试图在无标签的数据集中发现其分布状况或模式。通常，我们认为同一聚类中的数据点比不同聚类的数据点具有更大的相似性。

二、传统的聚类算法的分类

1、基于划分的聚类算法

主要思想：基于划分的聚类算法通过构造一个迭代过程来优化目标函数，当优化到目标函数的最小值或极小值时，可以得到数据集的一些不相交的子集，通常认为此时得到的每个子集就是一个聚类。

典型方法：

k-means算法

FCM算法。

2、层次聚类算法

主要思想：层次聚类方法使用一个距离矩阵作为输入，经过聚类后得到一个反映该数据集分布状况的聚类层次结构图。

层次聚类算法通常分为两种：

凝聚的层次聚类算法：它首先把每个数据点看作是一个聚类，然后以一种自底向上的方式通过不断地选择最近邻居聚类对的合并操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。

分类的层次聚类算法：它首先把所有的数据点看作是一个聚类，然后以一种以自顶向下的方式通过不断地选择最松散簇进行分裂操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。

典型方法：

AGNES (AGglomerative NESting)

BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)

CURE (Clustering Using REpresentative)

3、基于密度的聚类算法

主要思想：基于密度的聚类算法试图通过稀疏区域来划分高密度区域以发现明显的聚类和孤立点，主要用于空间型数据的聚类。

典型方法：

DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)

OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure)

4、基于网格的聚类算法

主要思想：基于网格的聚类算法是一种基于网格的具有多分辨率的聚类方法。它首先将数据集的分布空间划分为若干个规则网格(如超矩形单元)或灵活的网格(如任意形状的多

面体)，然后通过融合相连的带数据概要信息的网格来获得明显的聚类。

典型方法：

STING (Statistical Information Grid)

CLIQUE (Clustering In QUEst)

5、基于模型的聚类算法

主要思想：基于模型的聚类算法借助于一些统计模型来获得数据集的聚类分布信息。该方法假定数据集是由有限个概率分布模型共同作用生成的。在这种方法中，多变量的高斯分布混合模型应用最为广泛。

典型方法：

COBWEB

CLASSI

AutoClass

6、基于图的聚类算法

主要思想：采用图聚类方法进行聚类分析时，首先是建立与具体问题相适应的图。图的结点代表被分析数据的基层单元，图的边代表基层单元数据之间的相似性度量(或相异性度量)。通常，每个基层单元数据之间都会有一个度量表达，这样可以保持数据集的局部分布特性。图聚类方法是以数据集的局部连接特征作为聚类的主要信息源，因而易于处理局部数据的特性。

典型方法：

CHAMELEON: a hierarchical clustering algorithm using dynamic modeling.

7、其他聚类算法

量子聚类算法、谱聚类算法、基于粒度的聚类算法、概率图聚类方法、同步聚类算法SynC (Synchronization Clustering)

关联规则挖掘

一、关联规则的定义

一般地，给定一个数据库，挖掘关联规则的问题可以转换为寻找满足最小支持度和最小置信度阈值的强关联规则过程，分为两步：a) 生成所有频繁项集，即找出支持度大于等于最小支持度阈值的项集；b) 生成强关联规则，即找出频繁项集中大于等于最小置信度阈值的关联规则。

二、关联规则的分类

1、基于规则中处理的变量类别

关联规则分为布尔型和多值属性型。布尔型关联规则处理的是离散、种类化的数据，它研究项是否在事务中出现; 多值属性关联规则又可分为数量属性和分类属性，它显示了量化的项或属性之间的关系。

2、基于规则中数据的抽象层次

关联规则分为单层和多层。根据规则中对应项目的粒度层次，多层关联规则可以划分为同层和层间关联规则。多层关联规则挖掘的两种设置支持度的策略为统一的最小支持度和不同层次设置不同的最小支持度。

3、基于规则中数据的维度

关联规则分为单维和多维。单维关联规则处理的对象只是一维的; 多维关联规则处理的则是两个或两个以上的变量。根据同一维在规则中是否重复出现，多维关联规则又可分为维内关联规则和混合关联规则。

三、关联规则挖掘算法

1、经典关联规则挖掘算法

对于Apriori算法，我们使用支持度作为我们判断频繁项集的标准。Apriori算法的目标是找到最大的K项频繁集。这里有两层意思，首先，我们要找到符合支持度标准的频繁集。但是这样的频繁集可能有很多。第二层意思就是我们要找到最大个数的频繁集。比如我们找到符合支持度的频繁集AB和ABE，那么我们会抛弃AB，只保留ABE，因为AB是2项频繁集，而ABE是3项频繁集。

Apriori算法是如何做到挖掘K项频繁集的呢？Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集，得到真正的频繁二项集，以此类推，迭代下去，直到无法找到频繁k+1项集为止，对应的频繁k项集的集合即为算法的输出结果。

典型算法：

Apriori算法

针对Apriori算法的缺点进行改进的算法：基于散列技术、基于划分、基于采样、

FP增长等串行算法和并行分布式算法。

2、基于数据流的关联规则挖掘

基于数据流的新型数据挖掘模型不同于传统的静态数据库模型，数据流是在线联机产生的，其具有连续、无界、无序的特征。因此，基于数据流的关联规则挖掘不能采用以往多次扫描数据的形式，而应随着数据更新进行单次扫描。为了适应数据流的特征，解决存储空间不足的问题，一般通过滑动窗口技术对数据流作区域性限制进行窗口查询。

典型算法：

FP-stream频繁项集挖掘算法

Moment算法

FIMoTS算法

FIUT-Stream算法

基于数据分段思想的数据流挖掘算法Sampling, Lossy counting

3、基于图的关联规则挖掘

图挖掘是指将关联分析用于基于图的数据，在图的集合中发现一组公共子结构，即频繁子图挖掘。根据挖掘的搜索路径频繁子图挖掘算法分为BFS 广度优先搜索( broad first search)和DFS 深度优先搜索( depth first search) 两类。

典型算法：

基于广度优先搜索算法包括AGM、FSG。

基于深度优先搜索算法包括gSpan、FFSM、closeGraph。

4、基于序列的关联规则挖掘

Agrawal和Strikant 最早提出了序列模式挖掘的概念，即从序列数据库中挖掘满足最小支持度的频繁子序列的过程。序列模式挖掘不同于关联规则挖掘项集属性内部的联系，它主要研究项集之间的联系。

典型算法：

AprioriAll、AprioriSome、DynamicSome

类Apriori算法GSP

带通配符的序列模式挖掘方法One-Off mining

图数据库

一、图数据库的定义

图数据库技术以“图”这种数据结构存储和查询数据。图数据库的基本存储单元为：节点、关系、属性。图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储“关系型”数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。

二、主流的图数据库

1、Neo4j:

Neo4j是一个流行的图形数据库，它是开源的。最近，Neo4j的社区版已经由遵循AGPL 许可协议转向了遵循GPL许可协议。尽管如此，Neo4j的企业版依然使用AGPL许可。Neo4j 基于Java实现，兼容ACID特性，也支持其他编程语言，如Ruby和Python。

2、dgraph:

dgraph是GO语言写的，比较新，相比于Neo4j有后发优势，创始人的技术背景相当不错，有自己的存储后端，golang保证了性能，从设计到结构都是照着google的论文来的。目前已经到了1.0版本。缺点是还是太新了，graphql+-查询语言不是标准的版本，目前还不支持gremlin和opencypher查询语言，但是都在roadmap里面。另外不支持授权，所以目前api都是不需要授权的。

3、OrientDB:

OrientDB是java语言实现的，兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理链接能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。

聚类、关联规则挖掘、图数据库

聚类 一、聚类的定义 聚类，属于一种非监督学习方法，它试图在无标签的数据集中发现其分布状况或模式。通常，我们认为同一聚类中的数据点比不同聚类的数据点具有更大的相似性。 二、传统的聚类算法的分类 1、基于划分的聚类算法 主要思想：基于划分的聚类算法通过构造一个迭代过程来优化目标函数，当优化到目标函数的最小值或极小值时，可以得到数据集的一些不相交的子集，通常认为此时得到的每个子集就是一个聚类。 典型方法： k-means算法 FCM算法。 2、层次聚类算法 主要思想：层次聚类方法使用一个距离矩阵作为输入，经过聚类后得到一个反映该数据集分布状况的聚类层次结构图。 层次聚类算法通常分为两种： 凝聚的层次聚类算法：它首先把每个数据点看作是一个聚类，然后以一种自底向上的方式通过不断地选择最近邻居聚类对的合并操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。 分类的层次聚类算法：它首先把所有的数据点看作是一个聚类，然后以一种以自顶向下的方式通过不断地选择最松散簇进行分裂操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。 典型方法： AGNES (AGglomerative NESting) BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) CURE (Clustering Using REpresentative) 3、基于密度的聚类算法 主要思想：基于密度的聚类算法试图通过稀疏区域来划分高密度区域以发现明显的聚类和孤立点，主要用于空间型数据的聚类。 典型方法： DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise) OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure) 4、基于网格的聚类算法 主要思想：基于网格的聚类算法是一种基于网格的具有多分辨率的聚类方法。它首先将数据集的分布空间划分为若干个规则网格(如超矩形单元)或灵活的网格(如任意形状的多

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘 学习报告

目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27

一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

(整理)数据挖掘-关联

数据收集及处理 数据描述： 本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。 本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。 数据初步处理： 本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行

处理。 先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。首先应该去掉与本文研究不相关的信息。由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。 将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示： 我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。因为没有销量的商品对本文的并无研究意义，因此我们只研究销售量大于0的商品。 采用SQL语言将3日的交易数据合并，并选取所需变量，并且将相同的商品进行合并。 Proc sql; CREATE table Homework.JD as select * FROM Homework.JINGD1 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD2 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD3;

最新数据挖掘考试题目——关联分析资料

数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。

关联规则挖掘的过程

关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequentitemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602

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 #include #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'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,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=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

关联规则挖掘英文PPT

INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: https://www.sodocs.net/doc/23487046.html,/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of

数据挖掘关联规则分析报告

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 a set @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 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)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)

气象资料孤立点分析决策树聚类分析关联规则分析

气象资料孤立点分析决策树聚类分析关联规则分析气数挖气研象资料资文,据掘技资在象资料分析中资用究 【中文摘要】象资料的容量和资域资资的推移不增资和拓资气随断,形成 了资料山和资料迷资。如何有效地利用资些资料是象资域工作者面资的一气个很数大资资。资资的资算机资域中的资理方法是资资理资资大资模的据集, 因此必 资借助于据掘技资。本文首先资述了目前外据掘技资在象数挖国内数挖气 资料分析中的究和资用资研状,资述了据掘技资资用于象资料分析中取数挖气得的成果和不足。其次,资包资市资资3年逐小资的象据建立多资据集气数数, 利用据洗、据集成、据资资和据消四资主要的据资理方法资数清数数数减数气数数象资料多资据集资行据资资理,以提高据掘资象的资量数挖,最资并达到提高据掘所资模式、知资、资资等资量的。然后数挖,本文主要究了以下研四资主要的据掘技资在象资料分析中的资用数挖气:利用孤立点分析技资 分析象资料资中出资的常资资集气异,资掘了一些常象资度资和常资资集异气异; 采用策资模型建立了降雨资资模型和资染因子资度资是否超资模型决,掘出挖了资如在何资象件下气条,资染物的资度超资等资资资资会;采用聚资分析资象资气 料资行分资,以便于资资各资象特征气,提出了一资基于资资廓的资次聚资方法,并 利用基于资资廓的资次聚资方法资象据资行了聚资分析气数,资明了算法... 【英文摘要】The capacity and field of meteorological data are growing and expanding rapidly as time goes by, forming Data Mountains

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲，王志坚，许峰 河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098） 摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣） 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。

数据挖掘考试题目——关联分析

数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为

数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等)

数据挖掘结课报告 学院：专业：学号：姓名： 摘要：数据挖掘（Data Mining）是利用一种或多种计算机学习技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程。数据挖掘的目的是寻找和发掘数据中潜在的有价值的信息、知识、规律、联系和模式。它是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。本文笔者结合专业所学，简单介绍了数据挖掘在本专业应用。并做了数据挖掘试验工作，分析了相应结果。 关键词：数据挖掘；地球物理；分类预测；聚类分析；关联规则 §1 介绍 国内外的数据挖掘技术的应用研究，均只是从数据驱动的角度实施挖掘过程，而忽略了领域专家的所具有的专业背景知识，缺乏人机交互机制。因此，根据各种地球物理勘探数据的特征，从勘探领域模型驱动的角度出发，引入数据挖掘技术，确定其挖掘思路，建立各种挖掘方法之间的联系，利用其数学模型和数学分析方法从海量的数中获得最大增益信息来指导勘探，不仅是数据的需要，更重要的是为地球物理勘探提供了一种高效率、高精度、低成本、高回报的新方法[1]。在国内，部分学者将数据挖掘这门新方法在地球物理应用领域进行了积极探索[1-3]。李雄炎等[1](2009)在石油天然气勘探领域进行了数据挖掘应用探索。朱传华等[3](2010)应用数据挖掘技术，从滑坡灾害历史数据中挖掘出有利于滑坡灾害预测预报的有效信息，为预警指挥系统服务。可以说，数据挖掘在地球物理方面的应用前景较好，但需要国内外学者进一步探索，发挥交叉学科作用，使数据挖掘可以服务于地球物理领域。本文仅利用老师提供的非地球物理资料样本，操作weka进行一些简单实验，熟悉数据挖掘方法。 §2实验 2.1 分类预测 分类是以寻找一个分类函数或者建立一个分类模型为目的[4-6]。其中决策树算法则是数据挖掘领域中研究分类问题最常见的方法，本文将以J48(C4.5)和Naive Bayes为例进行试验，本次实验笔者选择的数据样本均为zoo.arff，结果如下图1所示。

数据挖掘考试题目——关联分析

一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。

数据挖掘算法之关联规则

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。 有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，

基于商品分类信息的关联规则聚类

第!"卷第#期 #$$!年#月计算机研究与发展%&’()*+&,-&./’01((121*(-3*)44151+&/.1)05678!"，)68#,9:8#$$!收稿日期：#$$#;$<;"<；修回日期：#$$=;$>;$! 基金项目：国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目（#$$"**""="?"）基于商品分类信息的关联规则聚类 阮备军朱扬勇 （复旦大学计算机与信息技术系 上海#$$!==）（@A B C :D !E F G @6A H 86@G 8I C ）摘要关联规则挖掘经常产生大量的规则，为了帮助用户做探索式分析，需要对规则进行有效的组织8聚类是一种有效的组织方法8已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集， 效率很低，而且聚类结果是固定数目的簇，不利于探索式分析8针对这些问题，提出了一种新的方法8它基于商品分类信息度量规则间的距离， 避免了耗时的原始数据集扫描；然后用&/0J -2聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构8最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验，并通过可视化工具演示了聚类效果8实验结果表明此方法是实用有效的8 关键词数据挖掘；关联规则；聚类；可视化 中图法分类号0/="" !""#$%&’%#()*+,-+*"’,.%(/0&",1#(2&3#(#45 6(7#.4&’%#((’*)K 9L M %A C B C E N 3’O B C G M O 6C G （!"#$%&’"(&)*+)’#,&-(.$(/0(*)%’$&-)(1"23()4).5，6,/$(7(-8"%9-&5，:3$(. ;$-#$$!==）!8"’.&$’*P P 6I L B Q L 6C@A 79F L C L C G 6R Q 9C H @6E A I 9PB7B @G 9C A F :9@6R@A 79P 806R B I L 7L Q B Q 99S H 76@B Q 6@T B C B 7T P L P ，P Q @A I Q A @L C G 6R @A 79P L PC 99E 9E 8*A P 9R A 7F 9Q U 6ER 6@P Q @A I Q A @L C G @A 79P L P I 7A P Q 9@L C G 8*776R Q U 99S L P Q L C G F 9Q U 6E P R 6@I 7A P Q 9@L C G @A 79P P A R R 9@R @6FQ U 9I 6P Q 7T P I B C 6R Q U 96@L G L C B 7E B Q B P 9Q R 6@E 9Q 9@F L C L C G Q U 9E L P Q B C I 9P :9Q V 99C @A 79P 8.6@96W 9@，Q U 9@9P A 7Q 6R Q U 9P 9F 9Q U 6E P L P B R L S 9EC A F :9@6R I 7A P Q 9@P Q U B QF B X 9P 9S H 76@B Q 6@T B C B 7T P L P E L R R L I A 7Q 8*C 9V F 9Q U 6EL P H @6H 6P 9EQ 66W 9@I 6F 9Q U 9P 9H @6:79F P 80B S 6C 6F T L C R 6@F B Q L 6C L P A P 9E Q 6F 9B P A @9Q U 9E L P Q B C I 9P :9Q V 99C @A 79P B C E Q U 99S H 9C P L W 9P I B C 6R Q U 96@L G L C B 7E B Q B P 9Q L P B W 6L E 9E 8*-7A P Q 9@L C G B 7G 6@L Q U F ，&/0J -2，L PB H H 7L 9EQ 6G 9C 9@B Q 9Q U 9I 7A P Q 9@L C G P Q @A I Q A @9P A L Q B :79R 6@9S H 76@B Q 6@T B C B 7T P L P 8,L C B 77T ，B C 9S H 9@L F 9C Q L P I 6C E A I Q 9E 6C B @9B 7M 7L R 9E B Q B P 9Q B C E Q U 99S H 9@L F 9C Q B 7@9P A 7Q L P H @9P 9C Q 9E W L B B W L P A B 7L Y B Q L 6C Q 667，V U L I U P U 6V P Q U B Q Q U 9F 9Q U 6E L P H @B I Q L I B 7B C E 9R R 9I Q L W 989,5: #.1"E B Q BF L C L C G ；B P P 6I L B Q L 6C @A 79；I 7A P Q 9@L C G ；W L P A B 7L Y B Q L 6C ;引言关联规则挖掘是一项常用的数据挖掘技术，但 是经常产生大量的规则，其中大部分并不令人感兴 趣8此问题使得发现令人感兴趣的规则变得十分困 难8兴趣度度量（L C Q 9@9P Q L C G C 9P PF 9B P A @9）可以帮助用户过滤出可能令人感兴趣的规则，缩小搜索的范 围，但是在很多情况下用户需要浏览和分析整个挖掘结果8这是因为规则是否令人感兴趣是主观的， 依赖于用户的领域知识和当前的兴趣8然而在实际 应用中用户却常常不知道自己当前的兴趣是什么，需 要对挖掘结果进行一番探索，逐步建立或想起自己的兴趣所在8因此帮助用户对挖掘结果做探索式分析的技术十分有用8与此相关的研究工作主要是关联规则的可视化［""=］8现有的这些方法主要关心如何有效地显示出每条规则的内部信息，对规则只做了某种简单的排列8!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!如果可视化空间中显示了大量的规则，规则万方数据