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数据分析与数据挖掘 - 09邻近算法

邻近算法的基本介绍 1 基本说明 邻近算法又叫做K临近算法或者KNN(K-NearestNeighbor),是机器学习中非常重要的一个算法,but它简单得一塌糊涂,其核心思想就是样本的类别由距离其最近的 显然邻近算法是属于监督学习(Supervised Learning)的一种,它的原理是计算这个待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离,取其距离最近的k个样本,那么待标记的数据样本所属于的类别,就由这距离最近的 在这个过程中,有一个动作是标记数据集,这一点在企业中一般是有专门人来负责标记数据的。 2 举例说明 为了更加直观的了解邻近算法,请看下面的例子。 二 邻近算法的代码练习 1 准备数据 # 从sklearn库中的数据集对象里导入样本生成器中的make_blobs方法帮助我们生成数据 from sklearn.datasets.samples_generator algorithm默认参数是auto,表示KNN算法会根据数据特征自动选择最佳搜寻方法。

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数据挖掘经典算法之K-邻近算法(超详细附代码)

简介 又叫K-邻近算法,是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。 基本思想 kNN的思想很简单:在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居,根据这个k个邻居中出现次数最多的类别(最大表决规则),作为该数据点的类别。kNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 算法复杂度 kNN是一种lazy-learning算法,分类器不需要使用训练集进行训练,因此训练时间复杂度为0;kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比,也就是说,如果训练集中文档总数为n,那么 34, 17, "爱情片"]} return learning_dataset def kNN(learning_dataset,dataPoint,k): ''' kNN算法 ,返回k个邻居的类别和得到的测试数据的类别 ''' # s1:计算一个新样本与数据集中所有数据的距离 disList=[] for key,v in learning_dataset.items

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    数据挖掘|关联规则Apriori算法

    01 — 关联规则挖掘背景和基本概念 如下所示的数据集,表中的每一行代表一次购买清单,注意我们只关心记录出现与否,不关心某条记录购买了几次,如购买十盒牛奶也只计一次。 ? 数据记录的所有项的集合称为总项集,上表中的总项集: S={牛奶,面包,尿布,啤酒,鸡蛋,可乐} 关联规则 就是有关联的规则,形式是这样定义的:两个不相交的非空集合X、Y,如果有 X->Y,就说X-->Y 02 — 关联规则挖掘的之穷举算法 关联规则挖掘 给定一个交易数据集T,找出其中所有支持度 support >= min_support、自信度confidence >= min_confidence 03 — 关联规则挖掘优化算法之Apriori算法 关联规则挖掘分两步进行:   1)生成频繁项集 这一阶段找出所有满足最小支持度的项集,找出的这些项集称为频繁项集。    ,为下次迭代准备 lItemset = lkItemset; } 总结了关联规则挖掘的经典算法Apriori算法,这个算法利用了一个定律:如果一个集合不是频繁项集

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    数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法

    上一篇数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现 Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 ,需要存储空间更大,使用FpGrowth算法前,对数据分析一下,看是否适合用FpGrowth算法。    下一篇将介绍,关联规则的评价标准,欢迎持续关注。

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    数据挖掘领域十大经典算法之—K-邻近算法kNN(超详细附代码)

    简介 又叫K-邻近算法,是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。 基本思想 kNN的思想很简单:在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居,根据这个k个邻居中出现次数最多的类别(最大表决规则),作为该数据点的类别。kNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 算法复杂度 kNN是一种lazy-learning算法,分类器不需要使用训练集进行训练,因此训练时间复杂度为0;kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比,也就是说,如果训练集中文档总数为n,那么 34, 17, "爱情片"]} return learning_dataset def kNN(learning_dataset,dataPoint,k): ''' kNN算法 ,返回k个邻居的类别和得到的测试数据的类别 ''' # s1:计算一个新样本与数据集中所有数据的距离 disList=[] for key,v in learning_dataset.items

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    【学习】健康大数据分析方法:关联规则算法

    具体到大数据挖掘技术,目前常用的、在实践中证明有效的已有不少了,我们会摘取一些加以介绍,今天介绍的是关联规则技术。 2. 关联规则发现大数据中的“规则” 在《数据挖掘技术与工程实践》一书中,我们介绍了关联规则的经典应用。下面我们摘录书中一些关联规则在医学上的扩展应用。 2.2负模式规则和零模式规则 如表7-1中所示,我们将001(前件A->后件B)这样的关联规则,称为关联规则的“正模式”;将002(前件A->后件非B)或003(前件非A->后件B)这样的关联规则,称为关联规则的 “负模式”;将004(前件非A->后件非B)这样的关联规则,称为关联规则的“零模式”。 这样的关联规则我们称之为“零模式”规则。 医学数据的特点与购物数据不同。

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    数据案例:啤酒尿布的关联算法怎么来的?

    其中前者主要用在互联网的内容和文档上,比如搜索引擎算法中文档之间的关联性,我们采用 的词是relevance;而后者往往用在实际的事物之上,比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association 关联算法的两个概念 在关联算法中很重要的一个概念是支持度(Support),也就是数据集中包含某几个特定项的概率。 和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence),也就是在数据集中已经出现A时,B发生的概率,置信度的计算公式是:A与B同时出现的概率/A出现的概率。 识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心,也是计算量最大的部分。 支持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现的频率称为支持度,反映关联规则在数据库中的重要性。 算法并从Largek的项目组中再试图产生长度超过k的项目集 Largek+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。

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    数据挖掘知识点总结(Microsoft 关联规则分析算法

    本篇我们总结微软挖掘算法系列中一款比较重要的算法:Microsoft关联规则分析算法,根据马克思哲学理论,所谓世间万物皆有联系,而且联系是普遍的,此篇的Microsoft关联规则算法就是用来挖掘关联关系的典型算法 应用场景介绍 关联规则算法是在大量数据事例中挖掘项集之间的关联或相关联系,它典型的应用就是购物篮分析,通过关联规则分析帮助我们发现交易数据库中不同的商品(项)之间的联系,找到顾客购买行为模式,如购买某一个商品对其它商品的影响 ,而关联规则算法是基于大量的数据事实,通过数据层面的挖掘来告诉你某些产品项存在关联,有可能这种关联关系有可能是自身的,比如:牙刷和牙膏、筷子和碗...有些本身就没有关联是通过外界因素所形成的关系,经典的就是 这里我们选择Microsoft关联规则算法,然后下一步: ? 这里我们标示好事例表和嵌套表,下一步我们指定定型数据 ? Road Bottle Cage、Mountain Bottle Cage)...下面我目测了下...我可以明确的告诉你,丫的..这个名字叫Water Bottle(水壶...嘿嘿原谅我的E文能力)的利器相关的就是水壶框

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    【案例】电商数据挖掘:牛奶搭配销售关联算法

    数据挖掘过程中,由于数据存在分散性和偶然性,因而在底层的数据关联上很难准确挖掘出强关联规则,进而也很难为我们决策提供参考。 那么{牛奶,果酱,面包}就是我们要的满足最小支持度3的3项频集,也就是说牛奶、果酱和面包这三个商品是经常被一起购买的。 概念层次的数据挖掘 在研究挖掘关联规则的过程中,许多学者发现在实际应用中,对于很多应用来说,由于数据分布的分散性,数据比较少,所以很难在数据细节的层次上发现一些强关联规则。 这样对于用户和算法实现来说都比较容易,但是弊端也是显而易见的。 递减的最小支持度。每个层次都有不同的最小支持度,较低层次的最小支持度相对较小。 同时,在挖掘维间关联规则和混合维关联规则的时候,还要考虑不同的字段种类,是分类型数据还是数值型数据等等。

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    数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法

    我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法,敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。   关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。   我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包} T2 {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} T3 {牛奶,尿布,啤酒,可乐} T4 {面包,牛奶,尿布, 关联规则的强度用支持度(support)和自信度(confidence)来描述,   支持度的定义:support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数 二、关联规则挖掘的定义与步骤   关联规则挖掘的定义:给定一个交易数据集T,找出其中所有支持度support >= min_support、自信度confidence >= min_confidence

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    数据挖掘从入门到放弃(四):手撕(绘)关联规则挖掘算法

    关联规则简介 关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系,它在我们的生活中有很多应用场景,“购物篮分析”就是一个常见的场景,这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系,进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量 搞懂关联规则中的几个重要概念:支持度、置信度、提升度 Apriori 算法的工作原理 在实际工作中,我们该如何进行关联规则挖掘 关联规则中重要的概念 我举一个超市购物的例子,下面是几名客户购买的商品列表 Apriori 的工作原理 我们一起来看下经典的关联规则 Apriori 算法是如何工作的。 Apriori 的改进算法:FP-Growth 算法 FP-growth算法是基于Apriori原理的,通过将数据集存储在FP树上发现频繁项集,但不能发现数据之间的关联规则。 FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说Apriori算法是高效的。

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    HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之(七)——关联规则方法之Apriori算法

    一、关联规则简介         关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题。关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。 关联规则挖掘除了应用于购物篮分析,在其它领域也得到了广泛应用,包括生物工程、互联网分析、电信和保险业的错误校验等。         Apriori数据挖掘算法使用事务数据。 在搜索频繁项集时,简单、最基本的算法就是Apriori算法算法的名字基于这样一个事实:算法使用频繁项集的先验知识。Apriori使用一种被称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于搜索(k+1)项集。 找每个Lk需要一次数据库全扫描。         Apriori核心算法思想简要描述如下:该算法中有两个关键步骤为连接和剪枝。 参考文献: 《大数据挖掘——系统方法与实力分析》:讲述关联规则的基本概念及其Apriori算法实例。 Apriori Algorithm:Madlib官方文档对Apriori算法的说明。

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    数据核心的关键技术:32个算法

    不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。 3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据古老的算法之一,出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。 该算法根据一系列观察得到的数据数据中包含异常值,估算一个数学模型的参数值。其基本假设是:数据包含非异化值,也就是能够通过某些模型参数解释的值,异化值就是那些不符合模型的数据点。 合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作: 查找:判断某特定元素属于哪个组。 合并:联合或合并两个组为一个组。

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    【久远讲算法3】数组——简单的数据结构

    前言: 前面两篇文章,我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解,但是,这其实是远远不够的,时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角,下面让我们通过数组的学习来正式打开算法数据结构的大门吧! 什么是数组 关于数组,虽然它是数据结构世界里最常用以及简单的,但是之前仍有同学向我反馈:数组难以理解!那我们就来对数组进行详细的讲解,帮助大家解惑。 在计算机科学中,数组数据结构,简称数组,英文名为 array ,是由相同类型的元素的集合所组成的数据结构,分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引可以计算出该元素对应的存储地址。 对于数组来说,读取元素是简单的操作。由于数组在内存中顺序存储,所以只要给出一个数组下标,就可以读取到对应的数组元素。 尾部插入 在 java 和 c 语言中,尾部插入是简单的方法,我们只需要对数组进行一次循环找到要插入的位置,然后进行赋值即可。

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    数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化

    p=26999 Apriori 算法是一个相当新的算法,由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出。它是一种用于频繁项集挖掘的算法,允许公司理解和组织向上销售和交叉销售活动。 这是为了帮助理解一个非常简单的数据集,其中包含单个国际标准书号 (ISBN),它是一本书的唯一国际出版商标识符号。每行代表购买了所列书籍的唯一客户。 设置和导入数据集 import numpy as np import pandas as pd data.head() data.shape 数据集上的EDA #执行堆叠的步骤,转换为字符串 ,包括删除索引 dt2 = pd.DataFrame dt2 = dt2.reset_index(drop = True) dt2.nunique() # 总共有4,999本独特的书籍 #数据集中购买最多的前

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(27)——关联规则之Apriori算法

    关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用,包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。 1994年,又提出了著名的Apriori算法,至今仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论。 Apriori数据挖掘算法使用事务数据。 因此规则网球拍=>网球是无效的强关联规则。 二、Apriori算法 1. Apriori算法基本思想 关联规则挖掘分为两步:1. 找出所有频繁项集;2.由频繁项集产生强关联规则。 在搜索频繁项集时,简单、最基本的算法就是Apriori算法算法的名字基于这样一个事实:使用频繁项集的先验知识。Apriori使用一种被称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于搜索(k+1)项集。 找每个Lk需要一次数据库全扫描。 Apriori核心算法思想中有两个关键步骤:连接和剪枝。

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    数据核心的关键技术:32个算法

    不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。 3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据古老的算法之一,出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。 该算法根据一系列观察得到的数据数据中包含异常值,估算一个数学模型的参数值。其基本假设是:数据包含非异化值,也就是能够通过某些模型参数解释的值,异化值就是那些不符合模型的数据点。 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    【推荐收藏】32个算法—大数据核心的关键技术

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    数据结构+算法(第08篇):史上猛之递归屠龙奥义

    堆栈本质用以下两点概括: 一段存储空间(通常是内存); 一组向这段存储空间存、取数据的操作。它满足“后进先出”原则。 打个形象的比方: 堆栈就相当于茶壶,向堆栈中存数据就相当于向茶壶里加水,取数据就相当于从茶壶里倒出水。 很显然,最新加进茶壶的水在最上层,从茶壶里倒出水的时候,也是这部分水先被倒出来。 ? 3. 用一句通俗的话来总结就是:历史倒序回放,只问元芳:) 把每次放入数据的动作,看作是历史上的一个时刻的话,那么N次放入数据,就相当于历史上的N个时刻。它们组成了一段历史,这段历史保存在了堆栈中。 ? 从堆栈中取数据,就相当于回放一个历史时刻。根据堆栈操作的“后进先出”原则,堆栈中每次取出的“历史时刻”都是“最近时刻”。将堆栈中的数据逐一取出,就相当于将历史倒序回放。 后面会专门写一篇关于线性表数据结构的应用的文章,来专门阐述这样的算法。 总结 递归算法到非递归算法的转换,是算法中比较复杂、高阶的内容。 其应用,无论是在编译原理还是人工智能领域都随处可见。

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    数据技术之_19_Spark学习_08_Spark 机器学习_02_凸优化算法 + 线性回归算法 + FPGrowth 关联规则算法 + 决策树 + 随机森林算法

    训练模型的均方误差为 = 106.31223022762704 第7章 FPGrowth 关联规则算法 7.1算法思想   FPGrowth 算法通过构造一个 FPTree 树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录 ,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 协同过滤算法就是基于上面的思想,主要包含基于用户的协同过滤推荐算法以及基于物品的协同过滤推荐算法。   实现协同过滤,一般需要几个步骤:   1、收集用户偏好。   2、找到相似的用户或者物品。    协同过滤算法主要用于推荐系统,推荐系统是信息过载所采用的措施,面对海量的数据信息,从中快速推荐出符合用户特点的物品。一些人的“选择恐惧症”、没有明确需求的人。      val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, path)   // 将数据集切分为 70% 的训练数据集和 30% 的测试数据集   val splits = data.randomSplit

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