关联规则观察-WEKA教程

WEKA 的Apriori算法挺实用的，适合做关联规则挖掘。通过Apriori算法，你可以轻松找出数据之间的关系，像超市购物数据或者是用户行为这些都能用上。参数配置也挺直观，像-I输出项集、-N 10设置规则数为 10，这些都可以根据需要调整。如果你对关联规则挖掘有点兴趣，可以尝试下这个算法。是-C 0.9这个最小置信度设置，挺有用的，能帮你提高挖掘质量。不过，记得根据数据的不同调整-M和-U这些支持度参数哦。，WEKA 的Apriori算法在数据挖掘中还蛮受欢迎的，配置简单，效果也不错。

Weka关联规则功能解析 在Weka中，关联规则以“L->R”的形式表达，其中L和R分别代表规则的前件和后件。 支持度(support)： 指在一个购物篮中同时观察到L和R的概率，用P(L,R)表示。 置信度(conviction)： 指购物栏中出现了L时也出会现R的条件概率，用P(R|L)表示。 关联规则的目标是生成支持度和置信度都较高的规则。除了置信度，还可以使用以下指标来衡量规则的关联程度： Lift： P(L,R)/(P(L)P(R)) Leverage： P(L,R)-P(L)P(R) Conviction： P(L)P(!R)/P(L,!R)

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。

Weka关联规则挖掘参数设置实战 任务一：高提升度关联规则 本任务目标是挖掘支持度在10%到100%之间，提升度超过1.5且排名前100的关联规则。参数设置：lowerBoundMinSupport: 0.1upperBoundMinSupport: 1metricType: liftminMetric: 1.5numRules*: 100 任务二：高置信度分类关联规则 本任务目标是挖掘支持度在10%到100%之间，针对“car”属性，置信度超过0.8且排名前100的分类关联规则。参数设置：car: TruemetricType: confidenceminMetric: 0.8numRule

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。

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。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。