聚类与距离度量数据挖掘关联规则

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

数据挖掘课件的关联规则部分讲得还挺扎实的，适合你想了解商业怎么搞的朋友们。支持度、可信度这些概念讲得不啰嗦，能快速搞明白怎么从购物记录里挖出像“尿布+啤酒”这种看似离谱但实际有用的组合。 关联规则的比较接地气，像“身体+头”这类术语，也都配了例子，快就能上手。比如你要用户买了手机是不是还会买壳子？就靠这个。 算法部分重点了Apriori，用起来虽然不算新潮，但思路清晰，适合刚入门的朋友理解频繁项集怎么来的。顺带也提了下FP-Tree，你要是想研究高效挖掘的话，可以再去深挖下。 文中链接挺丰富的，什么剪枝、递减优化这些技巧也都有。像Apriori 高效剪枝关联规则挖掘算法、支持度递减关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

关联规则的实用性真是没话说，尤其是在做电商推荐、用户这些场景里，效果还挺的。Apriori 算法就比较经典，逻辑也不复杂，适合上手。你要是想理解为什么某些商品总是一起买，或者想优化下商品推荐，这篇资料真的蛮值得一看。 数据仓库里的关联规则，用的就是那种“如果 X 那么 Y”的套路，思路清晰，但其实背后靠的是挺严谨的数学支持，比如置信度和支持度。如果你经常和大数据打交道，理解这些指标的意义挺关键的。 挖掘过程一般分两步，先搞出频繁项集，再生成规则。简单说就是找出哪些组合常出现，看看它们之间有没有可靠的关系。用Apriori能一步步把组合筛出来，也有像FP-growth、Eclat这样的改进版，效

这份由数据挖掘专家整理的PPT，深入浅出地讲解了关联规则的相关知识，对于想要学习和了解数据挖掘的同学来说，是一份不可多得的参考资料。

从交易数据库里挖规则，用得挺顺的一份资料，适合你想搞懂关联规则挖掘的来看看。文档里一口气讲了从一维布尔到多维多层的挖掘方式，还捎带聊了相关性，内容够全，节奏也清晰，适合边学边实操。 关联规则挖掘的套路，主要靠频繁项集和支持度置信度的组合。比如，你常见的Apriori 算法，用得多、资料多，学习起来也轻松。配合后面讲的AIGEP 算法，还能应付多维复杂场景，适合项目里玩点花样。 你要是搞WEKA的，可以顺着这份教程练起来，界面操作友好，过程还直观。想试试层级结构的，也别错过多层关联规则这块，挺适合做数据层次的。 嗯，如果你比较关心规则之间的冲突、负向关系，也有加权负关联规则挖掘这种小众内容，虽然

多层关联规则里的冗余过滤，挺适合想深入数据挖掘的你。规则太多看得眼花？其实多是祖孙关系里来的重复项，过滤下更干净明了。用Apriori算法来挖掘这些关联规则，挺常见的。不过一不小心就挖出一堆重复信息。比如你有“买了牛奶就买面包”，那“买了牛奶也买了全麦面包”也会被算进来，但其实意思差不多。嗯，过滤掉祖先那种重复规则，看起来会清爽多。再加个WEKA工具，界面友好，操作也简单。不管你是用户购物行为，还是想做推荐系统，套上这套逻辑准没错。像是用min_confidence来限制规则，或是设置层级结构分类，效果都蛮直观。如果你还不太熟，可以先看看这些资料：挖掘多层关联规则，或者去翻翻WEKA 关联规则