Python数据集关联规则分析项目（含数据表与报告）

数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx，真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰，导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法，想练手、做实验、写教程都挺方便的。 Apriori 算法的数据嘛，重点就是事务项集要规整，这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去，转换成列表或DataFrame，一键喂给算法跑就行，响应也快，逻辑也直。 如果你正好在做关联规则的入门练习，或者准备课设、Demo，这个文件真挺省事的。数据量不大不小，适合本地跑也适合丢进Colab调试。 我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集，效果还不错。用

中医证型的关联规则挖掘源码，属于那种你一看就知道能用得上的资源。用的是比较经典的Apriori和FP-Growth这些算法，逻辑清晰，代码也挺干净的，拿来改一改就能直接上项目。挖掘模型的构建思路也蛮值得借鉴。先是通过你的数据，找出一些有代表性的模式和趋势，再把这些模式扩展到整个数据集里，提取出不少有参考价值的统计信息。响应也快，执行效率还不错。数据结构这块也做得比较规整，用起来省心。如果你对中医知识库建模感兴趣，或者刚好在搞医疗方向的数据，这套代码可以说是个不错的起点。你甚至可以套进去自己的业务逻辑，玩出点花来。另外，里面还贴心地加了一些参考链接，比如 关联规则挖掘 和 挖掘综述，不懂的地方也

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息技术中具有关键作用。关联规则作为其中一种核心算法，在市场篮子分析、推荐系统和医学诊断等领域广泛应用。将详细介绍关联规则的概念及其在数据挖掘中的应用。关联规则挖掘的目标是发现数据库中项集之间的有趣关系，例如“顾客购买牛奶，可能也购买面包”。通过支持度和置信度衡量规则的可靠性，并介绍了Apriori、FP-Growth和Eclat等常见算法的工作原理和优劣。

在学习数据挖掘过程中，我接触到了关联规则的apriori算法。老师要求我进行代码实现，于是我选择了apyori库。最初参考了一位CSDN上的案例，但遇到了数据不匹配的问题，无法成功运行。在小npy的帮助下，我进行了必要的调整。以下是我改进后的代码片段：import pandas as pdfrom apyori import apriori 读取原始数据 df = pd.read_excel(excel数据文件路径) 将数据转换为apriori算法可处理的格式 transactions = df.gr

Java 写的收银系统源码里嵌套了个蛮有意思的功能——Apriori 关联规则挖掘。用来做市场篮子，像“买了红酒的人也常买奶酪”那种事儿。嗯，挺适合初学数据挖掘的人练手。 Oracle 数据库配合JDBC连上跑，工程目录下就有jar包，装好就能动。代码集中在arm目录，结构清晰，逻辑也不绕，频繁项集怎么挖、关联规则怎么算，都按着Apriori那套走的。 表结构也简单，两个表Trans(TransID, ItemID)和Items(ItemID, ItemName)。前一个记录交易，后一个对应商品名。自己构造数据也行，拿超市小票练习挺合适。 哦对了，注意别漏掉支持度这些概念，系统不做复杂封装，啥

关联规则是指所有形如X ⇒ Y的蕴涵式，其中X和Y是数据项集，且X与Y没有交集。关联规则被认为是有趣的，如果它们满足最小支持度和最小置信度的阈值，这些规则被称为强规则。