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关键词

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或频繁项集的形式表示: ? 在关联分析中,包含 ? 个或多个项的集合被称为项集itemset。如果一个项集包含 ? 个项则称为 ? 项集。 如果项集 ? 是事务 ? 的子集,则称事务 ? 包含项集 ? 。 5.关联规则:支持度与置信度 关联规则association rule指的是形如 ? 的蕴涵表达式,其中 ? 。 6.关联规则发现 给定事务的集合 ? ,关联规则发现指的是找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则。 挖掘关联规则的原始做法是:计算每个可能规则的支持度和置信度。

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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。 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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    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集挖掘到隐藏的关联规则。   所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。 一个具有N个元素的频繁项集,共有M个可能的关联规则: ?   下图是一个频繁4项集的所有关联规则网格示意图, ? ?    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集: ?    对于寻找关联规则来说,频繁1项集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: ?    发掘关联规则的代码如下: #生成关联规则 #L: 频繁项集列表 #supportData: 包含频繁项集支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData

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    深度学习OSSIM关联分析

    通常基于时序来对相同数据源或来自不同数据源的安全事件,使用关联规则来进行综合的关联分析,下面介绍关联分析的具体功能。 然而,所有这些信息都是孤立隔绝的,被保存在不同的设备日志中,如果利用了关联分析技术就可以快速定位故障。 关联分析为什么有如此神通广大呢? 一、关联分析核心思想 关联分析技术的核心思想是通过对某一类事件进行训练建立行为基线,基线范围外的事件视为异常事件来进行分类. 利用人工神经网络来自动生成关联规则,是关联分析研究领域今后发展的方向。 附件: 下面分享的是OSSIM关联分析的一部分源代码。

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    算法时空复杂度分析实用指南

    2、正确理解常用算法底层原理,是进行复杂度的分析的前提。尤其是递归相关的算法,只有你从树的角度进行思考和分析,才能正确分析其复杂度。 鉴于现在历史文章已经涵盖了所有常见算法的核心原理,所以我专门写一篇时空复杂度的分析指南,授人以鱼不如授人以渔,教给你一套通用的方法分析任何算法的时空复杂度。 2、非递归算法中的时间复杂度分析。 3、数据结构 API 的效率衡量方法(摊还分析)。 4、递归算法的时间/空间复杂度的分析方法,这部分是重点,我会用动态规划和回溯算法举例。 递归算法分析 对很多人来说,递归算法的时间复杂度是比较难分析的。但如果你有 框架思维,明白所有递归算法的本质是树的遍历,那么分析起来应该没什么难度。 最后总结 本文篇幅较大,我简单总结下重点: 1、Big O 标记代表一个函数的集合,用它表示时空复杂度时代表一个上界,所以如果你和别人算的复杂度不一样,可能你们都是对的,只是精确度不同罢了。

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    跨越时空的对白——async&await分析

    这个时候就去翻一下阮一峰老师的ES6教程,还以为是我当年看书走眼了,忘了啥,查漏补缺,结果阮老师就这么轻飘飘一句话 [es6教程片段.png] ┑( ̄Д  ̄)┍ 时间和空间上的分离 阮老师,您说的是平行时空么 异步回调被触发执行时,调用函数早已执行结束,因而,回调函数和调用函数的执行在时间上也是隔离的 好了,时空隔离的问题,勉强解释通了,但是async...await...又是怎么打破这种隔离,让其中的try 其可以在主函数和异步函数这两个不同时空互相隔离的生物进行消息传递,比如说在时空A中捕获了时空B里面的异常消息,这样它们就可以相拥❤ 怎么想都觉得这个过程离大谱! 不过在Promise规范中有一套自己的异常处理逻辑,尽管这并不能打破时空上的隔离,但由于其将异步的异常逻辑封装在回调逻辑中,当Promise的状态发生改变时,将错误或异常以回调的形式呈现出来 虽然Promise gen.throw(e); }); }); } step(function() { return gen.next(undefined); }); }); } await分析

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    使用plink进行casecontrol关联分析

    关联分析 进行疾病和突变位点基因型之间的关联分析,命令如下 plink --bfile hapmap1 --assoc --out as1 --noweb 输出结果如下 CHR SNP BP A1 F_A

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    关联分析(5):Apriori Python实现

    关联分析(3):Apriori R语言实现一文中,写了如何使用R语言进行关联分析,那在Python中如何实现呢? 1 Python实现 之前已经在关联分析(1):概念及应用和关联分析(2):Apriori产生频繁项集介绍了关联分析相关知识及Apriori算法原理,此处不再赘述,直接开始Python代码实现 通过使用efficient_apriori包的apriori(data, min_support, min_confidence)函数可帮我们快速实现关联分析,其中data是要进行分析的数据,要求list efficient_apriori import aprior #读取数据 data = pd.read_csv("voting-records.csv",header=None) #得到频繁项集及关联规则

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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? 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。 产品标准过于粗放,对于后期的关联分析意义不大;产品标准过于细化,如涉及到SKU的层面的话,关联分析出的规则也不一定很理想。所以选定好一个比较合理的产品梳理规范,对于关联分析的结果精准程度很重要。 做好关联分析或数据运营,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。 有些挖掘师或分析师在做出关联分析后,看到了几条提升度及置信度都很高的规则,就兴奋不已地告诉客户:我觉得产品A和产品B有很大的关联性,从数字上看,捆绑销售肯定能够取得很好的销售效果。

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    机器学习算法:关联规则分析

    作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 今天给大家分享一个经典的机器学习算法:关联规则分析,从理论到代码到实战,全部拉满。 一个经常被用到关联分析的例子:购物篮分析。 通过查看哪些商品经常在一起被顾客购买,可以帮助商店去了解用户的购买行为。 经典的啤酒和尿布的案例: 某家超市的销售管理人员在分析销售订单时发现,啤酒与尿布这两件看起来毫不关联的商品竟然经常会出现在同一个订单中。 这就是为什么啤酒和尿布这两件看起来毫不关联的商品经常会出现在同一个购物篮中。 为了解决啤酒和尿布同时出现的问题,这样便引出了关联规则分析的算法。 Apriori算法 关联分析的最终目标是找出强关联规则。Apriori算法是著名的关联规则挖掘算法之一。

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    关联分析(1):概念及应用

    关联分析(Association Analysis)是一种常用的挖掘算法,用来挖掘数据之间的内在关联。逻辑简单,但是功能强大,可以在诸多领域进行使用。 本篇为关联分析系列的第一篇,主要介绍关联分析的应用场景,和了解关联分析必须知道的基本概念及思路。 应用场景 关联分析应用在项不多的情况下,从整体数据中挖掘潜在关联关联分析做推荐时,主要用于个性化不强的场景。比如根据购买记录,通过关联分析发现群体购买习惯的内在共性,指导超市产品摆放。 对于偏个性化场景,比如给目标用户推荐产品,可以先找出购买习惯与目标用户相似的人群,对此特定人群的购买记录进行关联分析,然后将分析出的规则与目标用户的购买记录结合,进行推荐。 发掘潜在客户,精准营销。 基本概念 关联分析中,涉及到一些基本概念。假设有如下数据,则每行表示一个事务,每列表示一个项,包含k个项的集合称为k项集。 ? 关联规则。

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    说说安全领域的关联分析

    :微观关联分析、宏观关联分析。 在安全领域呢,宏观关联分析和微观关联分析的区别主要在于信息源的不同。微观关联主要分析对象是单一事件或一组事件中关联的字段;而宏观关联主要分析对象是获取了其他信息的融合数据源。 宏观关联分析(融合分析) 宏观关联分析,也称融合分析,即获取其他信息来源,以便进一步验证或者得到事件流上的情报信息。 宏观关联分析,可以有以下这些子类:规则关联、漏洞关联、剖面(指纹)关联、反端口关联、观察列表关联、地理位置关联。下面按照该分类讲解宏观关联分析。 基于规则的关联分析举例 看了上面的对于关联分析的分类,下面举一些比较典型的关联分析工具或者说框架。以此深入了解和实践基于规则的关联分析

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    典型关联分析(CCA)原理总结

    典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。 CCA可以帮助我们分析这个问题。 1. CCA概述     在数理统计里面,我们都知道相关系数这个概念。 虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性,但是对于高维数据就不能直接使用了。 回想下主成分分析PCA,降维的原则是投影方差最大;再回想下线性判别分析LDA,降维的原则是同类的投影方差小,异类间的投影方差大。 然后对数据做进一步的相关性分析。但是一般的应用来说,找出第一相关系数就可以了。

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    Laravel源码分析之模型关联

    使用模型关联预加载后,在效率上高于开发者自己写join和子查询,模型关联底层是通过分别查询主体和关联数据再将它们关联匹配到一起。 说了这么多下面我们就通过实际示例出发深入到底层看看模型关联是如何解决数据关联匹配和加载关联数据的。 在开发中我们经常遇到的关联大致有三种:一对一,一对多和多对多,其中一对一是一种特殊的一对多关联。 多对多 多对多关联不同于一对一和一对多关联它需要一张中间表来记录两端数据的关联关系,官方文档里以用户角色为例子阐述了多对多关联的使用方法,我们也以这个例子来看一下底层是怎么来定义多对多关联的。 、关联的模型、父模型在中间表中的外键名、关联模型在中间表中的外键名、父模型的主键、关联模型的主键、关联关系名称。 ,会调用与属性名相同的关联方法,拿到关联实例后会去调用关联实例的 getResults方法返回关联的模型数据。

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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:基于频繁项集原理,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集;•FP-growth:针对Apriori的固有多次扫描事务数据集的缺陷,提出的不产生候选频繁项集的方法 •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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    Power BI x Python 关联分析(下)

    前言 上回提到,Power BI借助Python做关联分析,可以轻松地找出物品中的频繁项集,且该频繁项集内的物品数量不限于2个。 不足在于Python图表的风格与Power BI不一致,而且由于直接输出Python图(没有输出数据源),不便于开展其他分析。后者,正好解决了这些不足。 如需进一步分析,我们可以按逗号拆分列,再添加索引列,如下图所示。 最后点击关闭并应用,数据处理完成。 总结与延展 在PQ中使用Python对原有数据处理,可以生成Power BI原生的数据集。

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    plink中casecontrol关联分析细节解析

    作为关联分析最常用的工具,plink支持多种关联分析的算法。 对于经典的case/control关联分析,该软件支持allele和genotype两个层次的关联分析,具体做法如下 1. allele association test 对于每个snp位点. control两组中minor和major allele的频数,得到如下所示的表格 Allele A a Case a b Control c d 对于上述的2 X 2数据,使用卡方和费舍尔精确检验来进行关联分析 如果只是想要allele的关联分析,使用assoc参数即可,如果同时需要allele和genotype的关联分析,则使用model参数。 以上只是基本用法,对于单个位点的关联分析,还需要进行多重假设检验的校正,添加--adjust参数即可,有时还需要添加置信区间,通过--ci参数来实现,对应的用法如下 ?

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    mRNA和甲基化关联分析

    前面也给大家分享过 ☞R绘制甲基化和表达谱联合分析热图 今天给大家介绍一个网页工具cBioPortal(http://www.cbioportal.org/),可以绘制肿瘤中,任意基因的甲基化水平跟表达之间的相关性散点图

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    PowerBI x Python 之关联分析(上)

    这个“啤酒+尿布”的购物篮组合,就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说,关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。 关于Power BI如何做关联分析,网上已经有不少文章(如马老师之前的推文,以以及power bi星球等等),其中的核心是合并及userelationship。 但以往这些PowerBI的案例里,纯用dax和PQ的技巧,只做出了两两之间的关联度,难以求出三个或者更多产品之间的关联度。 所以本文介绍如何在PowerBI里借助Python快速求出频繁项集(关联度较大的组合)。 Python进行关联分析有几个好用的库。在输入和输出数据的便捷性上,个人认为Mlxtend最合适。

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    【独家】一文读懂关联分析

    这是关联分析在商业领域应用的一个典型,通过对大量商品记录作分析,提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。有了这些关联规则,商家制定相应的营销策来来提高销售量。 关联技术不但在商业领域被广泛应用,在医疗,保险,电信和证券等领域也得到了有效的应用。本文将对数据挖掘中的关联分析技术做简要的介绍。 基本概念 为了更好了解关联分析的算法,我们首先要知道关联分析的一些基本概念。 事务库 如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。 关联规则 在了解了上述基本概念之后,我们就可以引入关联分析中的关联规则了。 关联规则其实是两个项集之间的蕴涵表达式。 但是对海量数据集,时空复杂度仍然很高,此时需要用到数据库划分等技术。 关联模式评价 在之前的分析中,我们已经知道了在由频繁项集产生的规则上,通过限定置信读来获得有意义的规则。

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