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RDA-PLS:多数据关联分析

因此,在大数据量的多个数据之间进行分析时,常常难以有效的进行数据挖掘。 然而约束排序只能使用一个解释变量数据对一个响应变量数据进行分析,当有多个数据时,就需要多种方法结合进行分析。 例如大豆根瘤微生物群落、土壤理化性质、大豆种子质量(含油量、粒重、数目等)这三个数据,我们倾向于用土壤理化因子去解释另外两者,而对于小鼠肠道微生物、食物参数(蛋白质、纤维、油脂含量)、身体状况(体重、 血糖等)这三个数据,我们倾向于用食物参数和肠道微生物去解释身体状况。 当研究认定多个数据有依次的解释关系时,可以使用连续的解释变量-响应变量模式进行分析,这里介绍一种约束排序-PLS回归模型分析方法。

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关联分析(2):Apriori产生频繁项

关联分析(1):概念及应用中,我们介绍了关联分析的应用场景、基本概念和规则产生思路。在本次的文章中,我们将介绍Apriori算法频繁项产生的原理。 Apriori算法产生频繁项 Apriori算法是非常常用的关联算法之一,我们继续使用上一篇文章中的例子,来分析Apriori算法产生频繁项的过程。假定支持度阈值为50%,即最小支持度计数为2。 步骤二 根据先验原理与支持度反单调性,非频繁1-项的超都非频繁,所以使用频繁1-项来产生候选2-项。 ? 步骤三 同理,使用频繁2-项来产生候选3-项。 根据先验原理,只需要保留子集全为频繁2-项的候选3-项。 ? 步骤四 同理,使用频繁3-项来产生候选4-项。 从1-项开始,直到可以产生的最长频繁项。 2,产生测试策略。每次新的候选项都由前一次产生的频繁项生成,然后根据支持度要求,得到新的频繁项

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    关联分析(一):频繁项及规则产生【转载】

    关联分析用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系,属于模式挖掘分析方法,其为人熟知的经典应用当属沃尔玛超市里“啤酒与尿布”的关系挖掘了。 关联分析的应用领域非常多,当数据类型比较复杂时,进行关联分析采用的手段也相对复杂,本篇从最简单的事务数据着手,对关联分析进行解读。 对大型事务数据进行关联分析时,有两个问题要考虑: 发现关联模式时耗费的计算量 发现的关联模式是否可信 关联分析方法主要就是围绕这两个问题展开。 关联规则 关联规则是形如X->Y的表达式,X和Y是两个不相交的项,这里的项指的是购买商品的集合。X称为规则前件,称为规则后件。 可以看到规则的总数是指数级的,这给关联分析带来了难度。现在再考虑一下开篇提到的那两个问题,如何减少规则提取时的计算量、如何保证提取的规则可信?这并不容易做到,但是引入规则支持度和置信度能改善这个问题。

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    数据挖掘典型应用:关联分析

    关联分析是一个很有用的数据挖掘模型,能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合,同时也能指导货架摆放是否合理,还能够找到更多的潜在客户,的确真正的把数据挖掘落到实处。 那什么是关联分析呢? 在超市经常我们看到商品组合打包在一起优惠销售,例如:飘柔洗发水+玉兰油沐浴露、方便面+火腿肠,面包+牛奶,在这些产品组合的背后必然有相应的数据进行支撑,才敢推出相应的优惠组合套装,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析 关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说,关联分析是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系。 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 关联分析应主要事项 1. 注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。 关联分析是一个很有用的数据挖掘模型,能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合,同时也能指导货架摆放是否合理,还能够找到更多的潜在客户,的确真正的把数据挖掘落到实处。

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    数据 | 金融新闻情感分析数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据包含两列,情感标签和新闻标题,情感标签包含消极的,中立的或积极的。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.

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    关联分析

    相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高,于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。 这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项的形式表示: ? 典型的购物篮数据及其二元表示如下: ? 购物篮数据 4.项和支持度计数 令 ? 是购物篮数据中所有项的集合,而 ? 是所有事务的集合。在关联分析中,包含 ? 衡量关联规则强度可以用它的支持度support和置信度confidence来表示: 支持度:确定规则可以用于给定数据的频繁程度 置信度:确定 ? 在 ? 中出现的频繁程度 ? 但是从数据提取的规则的数目达指数级别(包含 ? 个项的数据提取的可能规则总数为 ? ),因此这种做法的代码极高。

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    Python数据分析基础之关联分析Apriori

    本文2290字,预计阅读需10分钟; 关联分析(Association Analysis)主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系,它起源于商品销售领域,“啤酒与尿布”的故事体现的就是数据分析/挖掘领域非常经典的推荐方式 ,而现在各类互联网公司的推荐系统都有关联分析的影子。 目录 •基本概念•几种关联分析算法•Apriori的实现与应用 基本概念 关联规则一般表示为:“面包=>牛奶”,其中面包是规则的前项,牛奶为后项,关联规则是有方向性的,例如“面包=>牛奶”和“牛奶=>面包 几种关联分析算法 •Apriori:基于频繁项原理,其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项;•FP-growth:针对Apriori的固有多次扫描事务数据的缺陷,提出的不产生候选频繁项的方法 •灰色关联算法:分析和确定各元素之间的影响程度或若干个子序列对母序列的贡献度而进行的一种分析方法。

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    数据 | 苹果推特情感分析数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据可用于情感分析分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    寻找商品间的联系:频繁项挖掘与关联分析

    我们这里提出一种关联分析方法,可以从用户的购买数据中得到,其一般购买了商品A的同时,也会对商品B有需求,而一旦将A和B捆绑或靠近在一起销售,并以一定的折扣来刺激消费,这样能够得到更可观的销量。 那么如何能够找到频繁出现被人购买的商品,并且从中抽取出若干件商品的关联关系,这就是我们今天要讨论的问题。 假设已经有了一份数据,其中的每条记录都是一人次用户购买的商品清单。 使用Apriori算法进行关联:这是一种无监督学习策略 一个项的支持度:数据集中包含该项的记录占总记录的比例; 一条规则的置信度(可信度):这条规则出现的次数/记录总数。 我们为每个频繁项生成关联规则,如果某条规则不满足最小可信度要求,那么所有子集也不满足。 生成关联规则需要:频繁项列表、包含频繁项支持数据的字典、最小可信度。 就是使用新的数据结构去更快处理庞大数据的方法,可以以较快速度发现频繁项,但这种方法不能发现其中的关系。

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    数据 | 人力资源分析案例研究数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是人力资源数据,每年约有5%员工得到晋升,检查员工是否得到晋升。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | MERRA-2全球再分析数据

    导 读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 同时,MERRA-2数据覆盖全球,空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °,时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。 01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家,从1980年到2019年1月的数据,时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。 ? 这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据(也有一天的最大值和最小值),这个数据由于是采用同化算法计算得来的,所以全球没有空缺,是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 ? 04 我们再来看一下MERRA-2官方网站上的一些根据MERRA-2数据做好的图。 ? ? MERRA-2数据分辨率比较粗,显示的时候就会看出来网格。

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    数据 | MERRA-2全球再分析数据

    导读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 同时,MERRA-2数据覆盖全球,空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °,时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。 01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家,从1980年到2019年1月的数据,时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。 这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据(也有一天的最大值和最小值),这个数据由于是采用同化算法计算得来的,所以全球没有空缺,是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 风速数据为高度2m处的风速,本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据中也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后,我们来看一下相对湿度的显示。

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    关于空难数据的探索分析导入数据伤亡分析机型处理时间分析

    写在前面: 这是我见过的最严肃的数据,几乎每一行数据背后都是生命和鲜血的代价。这次探索分析并不妄图说明什么,仅仅是对数据处理能力的锻炼。 因此本次的探索分析只会展示数据该有的样子而不会进行太多的评价。有一句话叫“因为珍爱和平,我们回首战争”。这里也是,因为珍爱生命,所以回首空难。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 crash = pd.read_csv(". 分厂商分析结果 时间分析 年 def get_year(x): return x.split("/")[-1] fatal_crash['year'] = fatal_crash["Date"] 按时间分析

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    Python数据分析基础之关联分析FP_growth

    本文1995字,预计阅读需9分钟; 上篇文章我们了解了关联分析的基本概念和应用场景,以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇文章的最后提到Apriori ---- FP-growth算法是伊利罗伊香槟分校的韩嘉炜教授于2004年提出的,它是为了解决Apriori算法每次增加频繁项的大小都要遍历整个数据库的缺点,特别是当数据很大时,该算法执行速度要快于 FP-growth算法的任务是将数据存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项或者频繁项对,虽然它能够高效地发现频繁项,但是不能用来发现关联规则,也就是只优化了Apriori算法两个功能中的前一个功能 FP_Tree_chpten FP-growth算法只需要对数据进行两次扫描,所以即使数据很大时也不会花费太多的时间在扫描数据上,它发现频繁项的基本过程如下:1)构建FP树 2)从FP树中挖掘频繁项 s 2 t 2 r 1 t 1 x 1 s 1 r 1 关联分析还有其他的算法

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    典型关联分析 CCA

    典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)是常用的挖掘数据关联关系的方法之一。在展开之前,我们首先回忆一下数理统计中相关系数的概念。 假设我们有两组一维数据X和Y,相关系数p的计算公式为: image.png 公式中cov(X,Y)是X和Y的协方差,D(X)和D(Y)分别是X和Y的方差。协方差的计算公式如下,E代表数据的期望。 的协方差为0,只能说明二者非线性相关,但是二者不一定是统计独立的(参见https://cloud.tencent.com/developer/article/1406760) 虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数组的相关性 常用的降维方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。

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    数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

    但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。 说起关联分析,也许是太过于专业了,但连那些都不知道啥数据挖掘的最土鳖的那些土人都听说过啤酒与尿布的典型案例,啤酒与尿布就是关联分析的典型,让无数的人都对该规则津津乐道,但这个都已经成为过去了,现在数据增长及产品增长飞速 结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢? 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。 个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    LinkedOmics | TCGA多组学关联分析数据

    所以今天就来给大家介绍一个多组学关联分析数据库: LinkedOmics (http://www.linkedomics.org/login.php) 01内置数据介绍 在使用一个工具之前,首先还是要了解这个数据库里面包括哪些东西的 关于LinkedOmics而言,主要包括的还是TCGA的内置数据。由于是要做多组学的关联分析的,一定要对于TCGA数据包括哪些数据要有一定的认识。这样才能方便我们来进行交叉分析的。 2.1 癌种选择 由于是分析乳腺癌,我们选择乳腺癌的数据。在TCGA当中,乳腺癌的简称是BRCA。所以这里我们选择乳腺癌。 2.2 目标数据选择 由于我们要进行miRNA的分析。 这里在确定完数据之后,我们默认选择的是所有癌症样本。如果我们想要进行癌症患者某一个类型的分析的话,数据库官方归纳了几个类型。如果我们想要分析的类型在这个里面,可以进行选择。 2.4 选择靶向数据 在选择完目标基因之后,我们就需要继续选择靶向分析数据集了。由于是要分析基因表达,所以我们就可以选择基因RNA-seq即可。

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    数据 | 心脏病发作分析和预测数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 心脏病的患者的一些指标以及是否发病的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据

    文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域(RoI, Regions of Interest) 的过程。 将文本正文,插图,数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域(或块)的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色(标题,标题,脚注等),这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ? 项目相关代码 和预训练模型 、数据 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ? AlexNet的特点: 更深的网络结构 使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合 文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复

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    使用Apriori进行关联分析(如何挖掘关联规则)

    书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则   我们的目标是通过频繁项挖掘到隐藏的关联规则。   所谓关联规则,指通过某个元素推导出另一个元素。 由此可以对关联规则做剪枝处理。   还是以上篇的超市交易数据为例,我们发现了如下的频繁项: ?    对于寻找关联规则来说,频繁1项L1没有用处,因为L1中的每个集合仅有一个数据项,至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。   当最小置信度取0.5时,L2最终能够挖掘出9条关联规则: ?    从频繁3项开始,挖掘的过程就较为复杂。 ? 假设有一个频繁4项(这是杜撰的,文中的数据不能生成L4),其挖掘过程如下: ?    发掘关联规则的代码如下: #生成关联规则 #L: 频繁项列表 #supportData: 包含频繁项支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData

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