關聯規則連接的方法

『壹』 數據挖掘中的Hotspot關聯規則

提到關聯規則演算法，一般會想到Apriori或者FP，一般很少有想到HotSpot的，這個演算法不知道是應用少還是我查資料的手段太low了，在網上只找到很少的內容，這篇http://wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/HotSpot+Segmentation-Profiling ，大概分析了一點，其他好像就沒怎麼看到了。比較好用的演算法類軟體，如weka，其裡面已經包含了這個演算法，在Associate--> HotSpot裡面即可看到，運行演算法界面一般如下：

其中，紅色方框裡面為設置的參數，如下：

-c last ，表示目標所在的目標所在的列，last表示最後一列，也是是數值，表示第幾列；

-V first， 表示目標列的某個狀態值下標值（這里可以看出目標列應該是離散型），first表示第0個，可以是數值型；

-S 0.13，最小支持度，裡面會乘以樣本總數得到一個數值型的支持度；

-M 2 ， 最大分指數；

-I 0.01 ， 在weka裡面解釋為Minimum improvement in target value，不知道是否傳統的置信度一樣；

相關說明：本篇相關代碼參考weka裡面的HotSpot演算法的具體實現，本篇只分析離散型數據，代碼可以在（http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8488971）下載。

1. 數據：

@attribute age {young, pre-presbyopic, presbyopic}
@attribute spectacle-prescrip {myope, hypermetrope}
@attribute astigmatism {no, yes}
@attribute tear-prod-rate {reced, normal}
@attribute contact-lenses {soft, hard, none}
young,myope,no,reced,none
young,myope,no,normal,soft
young,myope,yes,reced,none
。。。
presbyopic,hypermetrope,yes,normal,none
這個數據格式是參考weka裡面的，加入最前面的5行是因為需要把各個屬性進行編碼，所以提前拿到屬性的各個狀態，方便後續操作；
2. 單個節點定義：
public class HSNode {
private int splitAttrIndex; // 屬性的下標
private int attrStateIndex; // 屬性state的下標
private int allCount ; // 當前數據集的個數
private int stateCount ; // 屬性的state的個數
private double support; // 屬性的支持度
private List<HSNode> chidren;

public HSNode(){}}

splitAttrIndex 即對應屬性astigmatism的下標（應該是第2個，從0開始）；attrStateIndex 則對應這個屬性的下標，即no的下標（這里應該是0）；allCount即12，stateCount即5，support 對應41.57%（即5/12的值）；children即其孩子節點；（這里的下標即是從文件的前面幾行編碼得到的，比如屬性age為第一個屬性，編碼為0，young為其第一個狀態，編碼為0）；

3. 演算法偽代碼，（文字描述，太不專業了，如果要看，就將就看？）

1. 創建根節點；
2. 創建孩子節點；

2.1 針對所有數據，計算每列的每個屬性的』支持度『support，
if support>= MINSUPPORT
把該列的當前屬性加入潛在的孩子節點列表；
end
2.2 針對潛在孩子節點列表遍歷
if (!當前節點產生的規則序in全局規則序列）
把當前節點加入孩子節點列表；
把當前節點產生的規則加入全局規則中；
end

2.3 遍歷孩子節點列表
針對當前節點，返回到2，進行遞歸；

4. 代碼關鍵步驟具體實現：

4.1 數據讀取及初始化：

1） 讀取文件的前面幾行，初始化兩個變數，attributes和attributeStates ,分別對應所有的屬性和屬性的各個狀態；

while ((tempString = reader.readLine()) != null) {
// 第一行數據是標題
if(tempString.indexOf(HSUtils.FILEFORMAT)==0){
String attr = tempString.substring(HSUtils.FILEFORMAT.length()
, tempString.indexOf("{")).trim();
String[] attrStates =tempString.substring(tempString.indexOf("{")+1,
tempString.indexOf("}")).split(",");
for(int i=0;i<attrStates.length;i++){
attrStates[i]=attrStates[i].trim();
}
attrList.add( attr);
line++;
this.attributeStates.put(attr, attrStates);
continue;
}
if(flag){
this.attributes= new String[line];
attrList.toArray(this.attributes);// 復制值到數組中
flag=false;
}
String[] tempStrings = tempString.split(splitter);
lists.add(strArr2IntArr(tempStrings));
}
2） 後面就是把下面的數據轉為數值型數組了，strArr2IntArr 函數如下：
/**
* String 數組轉為int數組
* @param sArr
* @return
* @throws Exception
*/
private int[] strArr2IntArr(String[] sArr) throws Exception{
int[] iArr = new int[sArr.length];
for(int i=0;i<sArr.length;i++){
iArr[i]= getAttrCode(sArr[i],i);
}
return iArr;
}
/**
* 獲得第attrIndex屬性的attrState的編碼
* @param attrState
* @param attrIndex
* @return
* @throws Exception
*/
private int getAttrCode(String attrState,int attrIndex) throws Exception{
String[] attrStates = attributeStates.get(attributes[attrIndex]);
for(int i=0;i<attrStates.length;i++){
if(attrState.equals(attrStates[i])){
return i;
}
}
throw new Exception("編碼錯誤！");
// return -1; // 如果運行到這里應該會報錯
}

這里數據讀取主要是把離散型的字元串類型數據轉換為數值型數據，編碼規則如下：

屬性age的狀態： [young-->0,pre-presbyopic-->1,presbyopic-->2,]
屬性spectacle-prescrip的狀態： [myope-->0,hypermetrope-->1,]
屬性astigmatism的狀態： [no-->0,yes-->1,]
屬性tear-prod-rate的狀態： [reced-->0,normal-->1,]
屬性contact-lenses的狀態： [soft-->0,hard-->1,none-->2,]
4.2 初始化根節點

// 讀取文件並賦值
List<int[]> intData = readFileAndInitial(HSUtils.FILEPATH,HSUtils.SPLITTER);;

int splitAttributeIndex = attributes.length-1;// 下標需減1
int stateIndex = HSUtils.LABELSTATE;

int numInstances = intData.size();// 數據總個數
int[] labelStateCount = attrStateCount(intData,attributes.length-1);

HSUtils.setMinSupportCount(numInstances);
double targetValue=1.0*labelStateCount[HSUtils.LABELSTATE]/numInstances;
// 創建根節點
HSNode root = new HSNode(splitAttributeIndex,stateIndex,labelStateCount[stateIndex],numInstances);
double[] splitVals=new double[attributes.length];
byte[] tests = new byte[attributes.length];
root.setChidren(constructChildrenNodes(intData,targetValue,splitVals,tests));
labelStateCount即目標屬性的各個狀態的個數，比如這里目標狀態為soft，一共有5個值，一共有24個樣本，所以其支持度為5/25=20.82%;
constructChildrenNodes函數為創建所有子節點，接收的參數有：intData：所有的數據（經過編碼的）；targetValue：當前節點支持度；splitVals和tests數組主要用於針對節點產生規則；

4.3 創建孩子節點：

1） 計算潛在孩子節點：

private List<HSNode> constructChildrenNodes(List<int[]> intData,double targetValue,
double[] splitVals,
byte[] tests) {

// 設置孩子節點
// // 獲取子數據集
//
// 針對每個屬性的每個state值計算其支持度（需要符合置信度）
PriorityQueue<AttrStateSup> pq = new PriorityQueue<AttrStateSup>();
for(int i=0;i<attributes.length-1;i++){// 最後一個屬性不用計算（為Label）
evaluateAttr(pq,intData,i,targetValue);
}
這里的evaluateAttr主要是判斷每個屬性的各個狀態是否符合要求，是則加入pq

/**
* 是否把第attrIndex屬性的state作為備選節點加入pq
* @param pq
* @param intData
* @param attrIndex
* @param targetValue
* @param stateIndex
* @param labelStateCount
*/
private void evaluateAttr(PriorityQueue<AttrStateSup> pq,
List<int[]> intData, int attrIndex, double targetValue) {
int[] counts = attrStateCount(intData,attrIndex);

boolean ok = false;
// only consider attribute values that result in subsets that meet/exceed min support
for (int i = 0; i < counts.length; i++) {
if (counts[i] >= HSUtils.getMinSupportCount()) {
ok = true;
break;
}
}
if(ok){
double subsetMatrix =0.0;
for(int stateIndex=0;stateIndex<counts.length;
stateIndex++){
subsetMatrix =attrStateCount(intData,attrIndex,stateIndex,attributes.length-1,HSUtils.LABELSTATE);
if(counts[stateIndex]>=HSUtils.getMinSupportCount()&&subsetMatrix>=HSUtils.getMinSupportCount()){

double merit = 1.0*subsetMatrix / counts[stateIndex]; //
double delta = merit - targetValue;
if(delta/targetValue>=HSUtils.MINCONFIDENCE){
pq.add(new AttrStateSup(attrIndex,stateIndex,counts[stateIndex],(int)subsetMatrix));
}

}
}
}// ok
}

這里首先針對當前數據集計算屬性下標為attrIndex的各個狀態的計數到counts[]數組中；如果各個狀態的所有計數都小於最小支持度，則該屬性都不作為備選加入pq中；否則繼續判斷：計算目標屬性的設定狀態（比如soft）和當前屬性的狀態（young）共同出現的次數（第一次應該是2），賦值給subsetMatrix（那麼該值就是2）；判斷subsetMatrix是否>=最小支持度，如果是在按照上面的代碼進行計算，最後還有個判斷是用到置信度的（暫譯為置信度），如果滿足則把其加入到pq中，即備選子節點列表；
2）生成全局規則，並添加孩子節點

List<HSNode> children = new ArrayList<HSNode>();
List<HotSpotHashKey> keyList = new ArrayList<HotSpotHashKey>();
while(pq.size()>0&&children.size()<HSUtils.MAXBRANCH){
AttrStateSup attrStateSup = pq.poll();

// 再次進行過濾
double[] newSplitVals = splitVals.clone();
byte[] newTests = tests.clone();
newSplitVals[attrStateSup.getAttrIndex()]=attrStateSup.getStateIndex()+1;
newTests[attrStateSup.getAttrIndex()] =(byte)2;

HotSpotHashKey key = new HotSpotHashKey(newSplitVals, newTests);
if (!HSUtils.m_ruleLookup.containsKey(key)) {
// insert it into the hash table
HSUtils.m_ruleLookup.put(key, ""); // 需要先增加規則，然後才處理子節點
HSNode child_i= new HSNode(attrStateSup.getAttrIndex(),attrStateSup.getStateIndex(),
attrStateSup.getStateCount(),attrStateSup.getAllCount());
keyList.add(key);
children.add(child_i);
} else {
System.out.println("The potential ,but not included :"+attrStateSup);
}
}
這里的全局規則使用HotSpotHashKey生成，具體規則的含義沒有理解（可能和演算法原理有關，都找不到一篇相關的paper！）
添加一個節點後，就會添加相應的規則，這樣可以避免孩子節點的孩子有相同的規則被重復添加；

3） 針對每個孩子節點，處理其節點的孩子

// 處理子節點
for(int i=0;i<children.size();i++){
HSNode child = children.get(i);
child.setChidren(constructChildrenNodes(getSubData(intData,child.getSplitAttrIndex(),
child.getAttrStateIndex()),child.getSupport(),keyList.get(i).getM_splitValues(),
keyList.get(i).getM_testTypes()));

}
這里使用遞歸進行調用，方便處理。需注意節點規則的生成使用的兩個數組newSplitValues 和newTests需要往下傳遞，所以在每個孩子節點生成規則的時候把其加入到一個keyList，這樣在遍歷孩子節點，處理其節點的孩子時，可以找到對應的規則傳遞數組；

這里的getSubData即是找到當前數據集中和給定的屬性下標即屬性狀態一樣的數據返回，如下：

/**
* 獲取和splitAttributeIndex相同下標的屬性以及stateIndex的所有數據
* @param intData
* @param splitAttributeIndex
* @param stateIndex
* @return
*/
private List<int[]> getSubData(List<int[]> intData,
int splitAttributeIndex, int stateIndex) {
List<int[]> subData = new ArrayList<int[]>();
for(int[] d:intData){
if(d[splitAttributeIndex]==stateIndex){
subData.add(d);
}
}
return subData;
}

4.4 列印規則樹

/**
* 列印規則樹
* @param node
* @param level
*/
public void printHSNode(HSNode node,int level){
printLevelTab(level);
System.out.print(node+"\n");

List<HSNode> children= node.getChidren();
for(HSNode child:children){
printHSNode(child,level+1);
}
}
private void printLevelTab(int level) {
for(int i=0;i<level;i++){
System.out.print("|\t");
}
}
這里可以看到針對當前節點，使用直接列印的方式，因為這里覆寫了toString方法，所以可以這樣，其toString 方法如下：

/**
* 格式化輸出
*/
public String toString(){
return HSUtils.getAttr(this.splitAttrIndex)+"="+HSUtils.getAttrState(splitAttrIndex, attrStateIndex)
+" ("+HSUtils.formatPercent(this.support)+" ["+this.stateCount+"/"+this.allCount+"])";
}

4.5 演算法調用：

package fz.hotspot;

import fz.hotspot.dataobject.HSNode;

public class HotSpotTest {

/**
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
String file = "D:/jars/weka-src/data/contact-lenses.txt";
int labelStateIndex = 0; // 目標屬性所在下標
int maxBranches=2; // 最大分支數目
double minSupport =0.13; // 最小支持度
double minConfidence=0.01;// 最小置信度（在weka中使用的是minImprovement）
HotSpot hs = new HotSpot();
HSNode root = hs.run(file,labelStateIndex,maxBranches,minSupport,minConfidence);
System.out.println("\n規則樹如下：\n");
hs.printHSNode(root,0);
}

}
列印的規則樹如下：

contact-lenses=soft (20.83% [5/24])
| astigmatism=no (41.67% [5/12])
| | tear-prod-rate=normal (83.33% [5/6])
| | | spectacle-prescrip=hypermetrope (100.00% [3/3])
| | spectacle-prescrip=hypermetrope (50.00% [3/6])
| tear-prod-rate=normal (41.67% [5/12])
| | spectacle-prescrip=hypermetrope (50.00% [3/6])

可以看到和weka給出的是一致的。

最近在看《暗時間》，上面提到說有想法最好寫下來，這樣不僅可以加深自己的理解，同時在寫的過程中，比如一些表達之類的 也可以加強（身為程序員，這方面的能力確實欠缺），同時也可以讓別人檢驗到自己的思維盲點。

文中相關演算法理解，僅代表自己觀點。

分享，成長，快樂

腳踏實地，專注

轉載請註明blog地址：http://blog.csdn.net/fansy1990

文章最後發布於: 2015-03-10
版權聲明：本文為博主原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。
本文鏈接：https://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/44177523
展開全文

『貳』 簡述一種關聯規則挖掘演算法基本過程。《數據挖掘》作業題追分100

Apriori演算法是一種發現頻繁項集的基本演算法。演算法使用頻繁項集性質的先驗知識。Apriori演算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法，其中K項集用於探索(k+1)項集。首先，通過掃描資料庫，累計每個項的計數，並收集滿足最小支持度的項，找出頻繁1項集的集合。該集合記為L1.然後，使用L1找出頻繁2項集的集合L2，使用L2找到L3，如此下去，直到不能再找到頻繁k項集。
Apriori演算法的主要步驟如下：
(1)掃描事務資料庫中的每個事務，產生候選1．項集的集合Cl；
(2)根據最小支持度min_sup，由候選l-項集的集合Cl產生頻繁1一項集的集合Ll；
(3)對k=l；
(4)由Lk執行連接和剪枝操作，產生候選(k+1)．項集的集合Ck+l-
(5)根據最小支持度min_sup，由候選(k+1)一項集的集合Ck+l產生頻繁(k+1)-項
集的集合Lk+1．
(6)若L⋯≠①，則k．k+1，跳往步驟(4)；否則，跳往步驟(7)；
(7)根據最小置信度min_conf,由頻繁項集產生強關聯規則，結束。

『叄』 如何在sql2005中做一個銷售的關聯規則實驗

您好，您這樣：
1、在微軟提供的Adventure Works示例中，已經為我們創建好了Data
Warehouse庫，在2012版中默認對應的名稱是AdventureWorksDW2012。
2、在第一篇的演示中，我們用過一個視圖：vAssocSeqLineItems。
這個視圖裡面記錄了訂單號和商品名稱等信息。通過這個視圖，嵌套另外一個視圖，我們生成了關聯規則挖掘模型進行預測分析。

在上一篇中，挖掘工具中還需要提供商品價格信息，明顯這個視圖無法滿足工具的要求，所以我們根據數據倉庫的結構重新定義樣本數據。
3、在數據倉庫中，選擇兩張表，事實表FactInternetSales和維度表DimProct，在事實表中我們取訂單編號，然後連接到維度表中取產品名稱和價格信息。建立如下查詢：

SELECT

f.[SalesOrderNumber] AS [OrderNumber]

,Coalesce(p.[ModelName],
p.[EnglishProctName]) AS [Model]

,f.ExtendedAmount AS Amount

FROM [dbo].[FactInternetSales] f

INNER JOIN [dbo].[DimProct] p ON
f.[ProctKey] = p.[ProctKey]

這個查詢會連接事實表和維度表生成符合工具要求格式的數據，也就說訂單編號，商品名和價格。

接下來，需要在Excel中把上面SQL語句的查詢結果導入進來。下面的操作會演示如何導入一條SQL語句的結果到Excel中。當然在Excel中導入的方法很多，下面只介紹一種：

打開Excel，點擊Ribbon菜單下的Data，From Other Sources->From SQL Server。
4、在新彈出的數據連接工具中，指定分析伺服器所在的Server。點擊下一步，留意Connect to specific
table，由於我們這里用的是一個查詢而不是已經存在的一張表活著一個視圖，所以需要把這里勾選掉。然後選擇AdventureWorksDW2012
數據倉庫，點下一步。
5、確認連接文件後點擊Finish，接下來的界面中會讓你選擇指定資料庫下的一張表，這里隨便選擇一個。然後點OK。在然後出現的Import Data界面中，選擇屬性Properties，出現連接屬性界面。
6、在連接屬性界面中，點擊Definition，Command type更改成SQL，Command text里輸入剛才建立的SQL查詢，然後點擊OK。

『肆』 在線急求apriori演算法，要求能實現關聯規則

摘 要
隨著信息時代的發展，信息量呈幾何級數增長，人們發現從這些海量信息中獲取有用的信息越來越困難，要找出信息背後隱藏的規律更是不可想像。數據挖掘就是從大量數據中獲取有用信息的一門新技術，關聯規則挖掘是數據挖掘方法中的一種。本文詳細論述了基於Apriori演算法的關聯規則挖掘系統的設計開發過程。系統基於經典的Apriori演算法，對事務資料庫進行了點陣圖矩陣轉換，大大提高了搜索效率，並能分別挖掘頻繁項集和關聯規則。
論文組織如下：首先介紹了數據挖掘的產生、定義和應用；接著闡述了關聯規則挖掘的基本概念；然後對系統的需求進行了分析，並提出設計方案；緊接著是系統的具體實現；最後對系統進行了測試，將系統用於挖掘中葯方劑庫中的葯對葯組，驗證了系統的正確性和實用性。
關鍵詞：數據挖掘；關聯規則；Apriori演算法

需求分析和設計方案
4.1需求分析
由於事務資料庫一般只具有對大量數據的存取、檢索功能，對於用戶的一般性的使用可以滿足，然而，正是由於資料庫中存放了大量的數據，不同的數據項，以及多個數據項之間還存在有大量的隱含的、未知的、有意義的數據關系，這些關系對於用戶有著及其重要的作用，所以數據挖掘便在此情況下產生了。而關聯規則挖掘是數據挖掘中一個重要規則，Apriori演算法又是關聯挖掘的一個經典演算法，它能發現大量數據中項集之間有趣的關聯和相關聯系。隨著大量數據不停地收集和存儲，許多業界人士對於從他們的資料庫中挖掘關聯規則越來越感興趣。從大量商務事務記錄中發現有趣的關聯關系，可以幫助許多商務決策的制定，如分類設計、交叉購物和促銷分析。

1引言
隨著資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。激增的數據背後隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。目前的資料庫系統可以高效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。缺乏找出數據背後隱藏的知識的手段，導致了「數據爆炸但知識貧乏」的現象。於是數據挖掘技術應運而生，並顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它使人類分析問題和發現知識能力得到了延伸。
2數據挖掘概述
2.1數據挖掘的產生
隨著信息時代的發展，信息量呈幾何級數增長，然而用於對這些數據進行分析處理的工具卻很少，人們擁有了海量的數據的同時卻苦於信息的缺乏。而激增的數據背後隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。目前的資料庫系統可以高效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。缺乏挖掘數據背後隱藏的知識的手段，導致了「數據爆炸但知識貧乏」的現象。信息爆炸是一把雙刃劍：巨量的信息既是最重要的財富，又是最危險的殺手。巨量信息也導致決策與理解危機。面對「人人被數據淹沒，人們卻飢餓於知識」的挑戰，數據挖掘和知識發現技術應運而生，並得以蓬勃發展，越來越顯示出其強大的生命力。
數據挖掘是信息技術自然演化的結果。演化過程的見證是資料庫業界開發以下功能：數據收集和資料庫創建，數據管理（包括數據存儲和檢索，資料庫事務處理），以及數據分析與理解（涉及數據倉庫和數據挖掘）。例如，數據收集和資料庫創建機制的早期開發已成為稍後數據存儲和檢索、查詢和事務處理有效機制開發的必備基礎。隨著提供查詢和事務處理的大量資料庫系統廣泛付諸實踐，數據分析和理解自然成為下一個目標。
2.2數據挖掘的定義
數據挖掘是從大量數據中提取或「挖掘」知識。具體來說，數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
人們把原始數據看作是形成知識的源泉，就像從礦石中采礦一樣。原始數據有結構化的，如關系資料庫中的數據，也有半結構化的，如文本、圖形、圖像數據，甚至是分布在網路上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的;可以是演繹的，也可以是歸納的。發現了的知識可以被用於信息管理、查詢優化、決策支持、過程式控制制等，還可以用於數據自身的維護。因此，數據挖掘是一門很廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的研究者，尤其是資料庫、人工智慧、數理統計、可視化、並行計算等方面的學者和工程技術人員。
數據挖掘使用復雜的統計分析和建模技術來揭示企業資料庫中隱藏的模式與關系——而這些模式是有可能被普通的方法所忽略的。數據挖掘從數據的分析入手、幫助決策，能從數據中尋找有價值的規律的技術。同時它也代表一個分析過程，我們具體化為方法學。實際上，資料庫中的知識發現是一門交叉性學科，涉及到機器學習、模式識別、統計學、智能資料庫、知識獲取、數據可視化、高性能計算、專家系統等多個領域。從資料庫中發現出來的知識可以用在信息管理、過程式控制制、科學研究、決策支持等許多方面。
特別要指出的是，數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。它不僅是面向特定資料庫的簡單檢索查詢調用，而且要對這些數據進行微觀、中觀乃至宏觀的統計、分析、綜合和推理，以指導實際問題的求解，企圖發現事件間的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。
許多人把數據挖掘視為另一個常用的術語資料庫中的知識發現或KDD (knowledge discovery in databases)的同義詞。而另一些人只是把數據挖掘視為資料庫中知識發現過程的一個基本步驟。知識發現過程如圖1所示，由以下步驟組成：
1) 數據清理（消除雜訊或不一致數據）
2) 數據集成（多種數據源可以組合在一起）
3) 數據選擇（從資料庫中檢索與分析任務相關的數據）
4) 數據變換（數據變換或統一成適合挖掘的形式，如通過匯總或聚集操作）
5) 數據挖掘（基本步驟，使用智能方法提取數據模式）
6) 模式評估（根據某種興趣度度量，識別出真正有 趣的模式）
7) 知識表示（使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識）

『伍』 sas如何做關聯規則

聚類通過把目標數據放入少數相對同源的組或「類」（cluster）里。分析表達數據，（1）通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標准化，然後成對比較線性協方差。（2）通過把用最緊密關聯的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關進行聚類。（3）多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean 「距離」中顯示實驗樣本相關的大約程度。（4）K-means方法聚類，通過重復再分配類成員來使「類」內分散度最小化的方法。聚類方法有兩個顯著的局限：首先，要聚類結果要明確就需分離度很好（well-separated）的數據。幾乎所有現存的演算法都是從互相區別的不重疊的類數據中產生同樣的聚類。但是，如果類是擴散且互相滲透，那麼每種演算法的的結果將有點不同。結果，每種演算法界定的邊界不清，每種聚類演算法得到各自的最適結果，每個數據部分將產生單一的信息。為解釋因不同演算法使同樣數據產生不同結果，必須注意判斷不同的方式。對遺傳學家來說，正確解釋來自任一演算法的聚類內容的實際結果是困難的（特別是邊界）。最終，將需要經驗可信度通過序列比較來指導聚類解釋。第二個局限由線性相關產生。上述的所有聚類方法分析的僅是簡單的一對一的關系。因為只是成對的線性比較，大大減少發現表達類型關系的計算量，但忽視了生物系統多因素和非線性的特點。從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。
從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。
從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。就數據挖掘功能而言，聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。
聚類分析還可以作為其他數據挖掘任務（如分類、關聯規則）的預處理步驟。
數據挖掘領域主要研究面向大型資料庫、數據倉庫的高效實用的聚類分析演算法。

『陸』 關聯規則中Apriori演演算法的一個小問題

Apriori演算法可以歸為3個步驟，連接、剪枝和支持度計數。其實沒省略，你看Apriori的定義就知道，兩個k項集連接要求前k-1項相同才能連接。所以你說的{1,3}和{2,3}不能連接，只有{2,3}和{2,5}可以連接生成{2,3,5}.

『柒』 亞馬遜賬號關聯規則有哪些

亞馬遜賬號關聯規則中，最容易犯的錯誤：操作端、網路端、賬戶信息關聯。要想不觸碰亞馬遜賬號關聯規則，要麼，亞馬遜賣家老老實實的一個站點就做一個賬號；要麼亞馬遜賣家就多賬號運營，所有的資料、硬體都獨立，或者使用vps。但是，這兩種辦法各有弊端，使亞馬遜賣家並不能很愉快的防止亞馬遜賬號關聯。



為了解決亞馬遜賣家的這個煩惱，讓亞馬遜賣家的賬號運營，更方便安全，成本降低，紫鳥推出了超級瀏覽器，來滿足亞馬遜賣家，一站式解決多賬號防關聯問題，只需要電腦、網路就可以輕輕鬆鬆運營多個賬號，就目前不完全統計，紫鳥超級瀏覽器已經幫助40000+個店鋪解決多賬號關聯問題。

紫鳥超級瀏覽器，從哪些地方為亞馬遜賣家護駕保航，進行多賬號運營呢？紫鳥超級瀏覽器，在IP方面是嚴格把關的，有著數不盡的純凈IP，可供亞馬遜賣家使用。是的，注意，是純凈IP，但凡，已經被亞馬遜賣家用過的IP，就會被紫鳥超級瀏覽器這邊棄用隔絕，絕不再用。

紫鳥超級瀏覽器操作環境是十分安全的，通過對chrome內核的研發吃透，虛擬了不同的系統環境，亞馬遜賣家登錄不同的賬號，通過紫鳥超級瀏覽器的話，所處的系統環境是絕對不一樣的。

『捌』 關聯規則的分類

Apriori演算法：使用候選項集找頻繁項集
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
該演算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然後由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然後使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里採用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那麼只有那些大於用戶給定的最小可信度的規則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。
Apriori演算法採用了逐層搜索的迭代的方法，演算法簡單明了，沒有復雜的理論推導，也易於實現。但其有一些難以克服的缺點：
（1）對資料庫的掃描次數過多。
（2）Apriori演算法會產生大量的中間項集。
（3）採用唯一支持度。
（4）演算法的適應面窄。 基於劃分的演算法
Savasere等設計了一個基於劃分的演算法。這個演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並對它生成所有的頻集，然後把產生的頻集合並，用來生成所有可能的頻集，最後計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而演算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在某一個分塊中是頻集保證的。該演算法是可以高度並行的，可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻集。產生頻集的每一個循環結束後，處理器之間進行通信來產生全局的候選k-項集。通常這里的通信過程是演算法執行時間的主要瓶頸；而另一方面，每個獨立的處理器生成頻集的時間也是一個瓶頸。 FP-樹頻集演算法
針對Apriori演算法的固有缺陷，J. Han等提出了不產生候選挖掘頻繁項集的方法：FP-樹頻集演算法。採用分而治之的策略，在經過第一遍掃描之後，把資料庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時依然保留其中的關聯信息，隨後再將FP-tree分化成一些條件庫，每個庫和一個長度為1的頻集相關，然後再對這些條件庫分別進行挖掘。當原始數據量很大的時候，也可以結合劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗表明，FP-growth對不同長度的規則都有很好的適應性，同時在效率上較之Apriori演算法有巨大的提高。

『玖』 關聯規則的應用

關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。銀行天天都在開發新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果資料庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，資料庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什麼產品感興趣。
再比如市場的數據，它不僅十分龐大、復雜，而且包含著許多有用信息。隨著數據挖掘技術的發展以及各種數據挖掘方法的應用，從大型超市資料庫中可以發現一些潛在的、有用的、有價值的信息來，從而應用於超級市場的經營。通過對所積累的銷售數據的分析，可以得出各種商品的銷售信息。從而更合理地制定各種商品的定貨情況，對各種商品的庫存進行合理地控制。另外根據各種商品銷售的相關情況，可分析商品的銷售關聯性，從而可以進行商品的貨籃分析和組合管理，以更加有利於商品銷售。
同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯規則挖掘中的受益。這些電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，然後設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。
但是在我國，「數據海量，信息缺乏」是商業銀行在數據大集中之後普遍所面對的尷尬。金融業實施的大多數資料庫只能實現數據的錄入、查詢、統計等較低層次的功能，卻無法發現數據中存在的各種有用的信息，譬如對這些數據進行分析，發現其數據模式及特徵，然後可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，並可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關聯規則挖掘的技術在我國的研究與應用並不是很廣泛深入。 由於許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯規則做了擴展，將更多的因素集成到關聯規則挖掘方法之中，以此豐富關聯規則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關系，時態關系，多表挖掘等。圍繞關聯規則的研究主要集中於兩個方面，即擴展經典關聯規則能夠解決問題的范圍，改善經典關聯規則挖掘演算法效率和規則興趣性。

『拾』 關聯規則是什麼

關聯規則是形如X→Y的蘊涵式，其中， X和Y分別稱為關聯規則的先導(antecedent或left-hand-side, LHS)和後繼(consequent或right-hand-side, RHS) 。其中，關聯規則XY，存在支持度和信任度。

關聯規則最初提出的動機是針對購物籃分析(Market Basket Analysis)問題提出的。假設分店經理想更多的了解顧客的購物習慣。特別是，想知道哪些商品顧客可能會在一次購物時同時購買；

為回答該問題，可以對商店的顧客事物零售數量進行購物籃分析。該過程通過發現顧客放入「購物籃」中的不同商品之間的關聯，分析顧客的購物習慣。這種關聯的發現可以幫助零售商了解哪些商品頻繁的被顧客同時購買，從而幫助他們開發更好的營銷策略。

關聯規則研究

由於許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯規則做了擴展，將更多的因素集成到關聯規則挖掘方法之中，以此豐富關聯規則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。

如考慮屬性之間的類別層次關系，時態關系，多表挖掘等。圍繞關聯規則的研究主要集中於兩個方面，即擴展經典關聯規則能夠解決問題的范圍，改善經典關聯規則挖掘演算法效率和規則興趣性。