【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）_apriori算法

【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）

目录

【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）

一、 关联规则挖掘简介

二、 数据集 与 事务 ( Transaction ) 概念

三、项 ( Item ) 概念

四、项集 ( Item Set ) 概念

五、频繁项集

六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例

七、关联规则 是指 :

八、 数据项支持度

九、关联规则支持度

 十、置信度

十一、 频繁项集

十二、 非频繁项集

十三、 强关联规则

十四、 弱关联规则

十五、 发现关联规则

十六、 非频繁项集超集性质

十七、 频繁项集子集性质

十八、 项集与超集支持度性质

十九、 Apriori 算法过程

二十、 Apriori 算法示例 求 频繁项集

二十一、使用 Apriori 算法，求 频繁项集 和 关联规则

---

一、 关联规则挖掘简介

Apriori 算法 是 关联规则 挖掘算法 ,

关联规则 反映了 对象之间 相互依赖关系 ,

可以通过 一个对象 的行为或属性 预测 其它对象的行为或属性 ;

关联规则 不是 因果关系 , 有可能有因果关系 , 有可能没有 ;

如 : 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系 ;

关联规则挖掘步骤 :

① 步骤一 : 找出 支持度 ≥  最小支持度阈值 的 频繁项集 ;

② 步骤二 : 根据 频繁模式 生成 满足 可信度阈值 的 关联规则 ;
 

二、 数据集 与 事务 ( Transaction ) 概念

数据挖掘 数据集 由 事务 构成 ;

数据集 记做 D ;

使用事务表示 数据集 , 表示为 D = { t 1 , t 2 , ⋯ , t n } D = \{ t_1 , t_2 , \cdots , t_n \} D={t1​,t2​,⋯,tn​} ,

其中 tk ,   ( k = 1 , 2 , ⋯ , n )  称为事务 ;

每个事物可以使用 唯一的标识符 表示 事务编号 ( TID ) ;

三、项 ( Item ) 概念

每个 事务 ( Transaction ) 由多个 项 ( Item ) 组成 ;

项 记做 i ;

表示为 t k = { i 1 , i 2 , ⋯ , i n }  ;

数据集 D  是所有 项 i  的集合 是 I 集合 ;

四、项集 ( Item Set ) 概念

I 中的 任意子集 X  , 称为 数据集 D 的 项集 ( Item Set ) ;

如果 项集 ( Item Set ) 中 项 ( Item ) 个数为 k  ,

则称该 项集 ( Item Set ) 为 k  项集 ( k-itemset ) ;

五、频繁项集

频繁项集 : 频繁项集指的是出现次数较多的项集 ;

六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例

整个 数据集 D , 由 5  个 事务  构成 ;

数据集 : D = { t 1 , t 2 , t 3 , t 4 , t 5 }

事物 1 : t 1 = { 奶 粉 , 莴 苣 }

事物 2: t 2 = { 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 , 甜 菜 }

事物 3 : t 3 = { 奶 粉 , 尿 布 , 啤 酒 , 橙 汁 }

事物 4 : t 4 = { 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 }

事物 5 : t 5 = { 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 橙 汁 }

上述 事物 集合中的元素 i  都称为项 ,  奶粉,莴苣,尿布,啤酒,甜菜,橙汁 都是 项 ;

I = { 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 , 甜 菜 , 橙 汁 }

项集 : 任意不相同的项组成的集合就称为项集 , 上述 6  个元素的集合有  2^6  个项集 ; 参考集合幂集个数

{ 奶 粉 }  是  1 项集 ;

{ 尿 布 , 啤 酒 }  是  2 项集 ;

{ 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 }  是  3 项集 ;

{ 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 } 是  4 项集 ;

{ 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 , 甜 菜 }  是  5 项集 ;

{ 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 , 甜 菜 , 橙 汁 }  是 6 项集 ;
 

七、关联规则 是指 :

某些 项集 出现在一个 事务 中 ,

可以推导出 :

另外一些 项集 也出现在同一个 事务 中 ;

如 : 事物 2  : t 2 = { 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 , 甜 菜 }

{ 啤 酒 }1 项集 出现在购买清单 事务 2中 , { 尿 布 } 1 项集 也出现在购买清单 事务  2 中 ;
 

八、 数据项支持度

支持度 表示 数据项 ( Item ) 在 事务 ( Transaction ) 中的 出现频度 ;

支持度公式 :

S u p p o r t ( X ) = c o u n t ( X )/ c o u n t ( D )

S u p p o r t ( X )  指的是 X  项集的支持度 ;

c o u n t ( X ) 指的是 数据集 D  中含有项集 X 的事务个数 ;

c o u n t ( D ) 指的是 数据集 D 的事务总数 ;

举例说明：

项集 X = { 奶 粉 }  , 求该项集的支持度 ?

根据上述公式 S u p p o r t ( X ) = c o u n t ( X ) /c o u n t ( D ) 计算支持度 ;

c o u n t ( X ) 指的是 数据集 D 中含有项集 X 的事务个数 ;

含有 X = { 奶 粉 } 项集的事务有 事务 1 , 事务 3  , 事务 4 , 事务 5  , 得出 :

c o u n t ( X ) = 4

c o u n t ( D ) 指的是 数据集 D  的事务总数 ;

得出 c o u n t ( D ) = 5

则计算支持度 :

S u p p o r t ( X ) = c o u n t ( X )/ c o u n t ( D )

即：S u p p o r t ( X ) = 4 /5 ​
 

九、关联规则支持度

关联规则 X ⇒ Y  的支持度 ,

等于 项集 X ∪ Y  的支持度 ;

公式为 :

S u p p o r t ( X ⇒ Y ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = c o u n t ( X ∪ Y ) /c o u n t ( D )

 举例说明：

求关联规则 尿 布 ⇒ 啤 酒 的支持度 ?

上述问题等价于 , 项集 X = { 尿 布 , 啤 酒 } 的支持度 ;

根据上述公式

S u p p o r t ( X ⇒ Y ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = c o u n t ( X ∪ Y ) /c o u n t ( D )

计算支持度 ;

c o u n t ( X ∪ Y )  指的是 数据集 D 中含有项集 X ∪ Y的事务个数 ;

含有 X ∪ Y = { 尿 布 , 啤 酒 } 项集的事务有 事务 2 , 事务 3  , 事务 4  , 得出 :

c o u n t ( X ∪ Y ) = 3

c o u n t ( D )  指的是 数据集 D  的事务总数 ; 得出

c o u n t ( D ) = 5

则计算支持度 :

S u p p o r t ( X ⇒ Y ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = c o u n t ( X ∪ Y ) / c o u n t ( D )

S u p p o r t ( X ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = 3 / 5

 十、置信度

关联规则 X ⇒ Y 的置信度 ,

表示 数据集 D 中包含 X  项集的事物 , 同时有多大可能性包含 Y  项集 ,

等于 项集 X ∪ Y  的支持度 与 项集 X  的支持度 比值 ;

公式为 :

c o n f i d e n c e ( X ⇒ Y ) = s u p p o r t ( X ∪ Y ) / s u p p o r t ( X ) ​
举例说明：

求关联规则 尿 布 ⇒ 啤 酒 的置信度 ?

根据上述公式

c o n f i d e n c e ( X ⇒ Y ) = s u p p o r t ( X ∪ Y ) / s u p p o r t ( X )

计算 X ⇒ Y  置信度 ;

具体步骤：

1、计算 s u p p o r t ( X ∪ Y ) 支持度 :

S u p p o r t ( X ⇒ Y ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = c o u n t ( X ∪ Y ) / c o u n t ( D )

s u p p o r t ( X ∪ Y )  指的是 数据集 D 中含有项集 X ∪ Y 的事务个数 ;

含有 X ∪ Y = { 尿 布 , 啤 酒 }  项集的事务有 事务 2 , 事务 3  , 事务 4 , 得出 :

c o u n t ( X ∪ Y ) = 3

c o u n t ( D ) 指的是 数据集 D 的事务总数 , 得出

c o u n t ( D ) = 5

计算支持度结果 :

S u p p o r t ( X ⇒ Y ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = c o u n t ( X ∪ Y ) / c o u n t ( D )

S u p p o r t ( X ) = S u p p o r t ( X ∪ Y ) = 3 / 5

2 、计算 S u p p o r t ( X ) 支持度 , 项集 X = { 奶 粉 } \rm X=\{ 奶粉 \} X={奶粉}

根据上述公式 S u p p o r t ( X ) = c o u n t ( X ) / c o u n t ( D ) 计算支持度 ;

c o u n t ( X ) 指的是 数据集 D  中含有项集 X  的事务个数 ;

含有 X = { 奶 粉 }  项集的事务有 事务 1  , 事务 3  , 事务 4  , 事务 5 , 得出 :

c o u n t ( X ) = 4

c o u n t ( D )  指的是 数据集 D 的事务总数 , 得出

c o u n t ( D ) = 5

则计算支持度 :

S u p p o r t ( X ) = c o u n t ( X ) / c o u n t ( D )

S u p p o r t ( X ) = 4 / 5

3 、求最终置信度

c o n f i d e n c e ( X ⇒ Y ) = s u p p o r t ( X ∪ Y ) / s u p p o r t ( X )

c o n f i d e n c e ( X ⇒ Y ) = (3 / 5) / (4 / 5) = 3 / 4

最终置信度为 3 / 4
 

十一、 频繁项集

项集 X 的 支持度 s u p p o r t ( X )  , 大于等于 指定的 最小支持度阈值 minsup ,

则称该 项集 X 为 频繁项集 ,

又称为 频繁项目集 ;

十二、 非频繁项集

项集 X  的 支持度 s u p p o r t ( X )  , 小于 指定的 最小支持度阈值 minsup  ,

则称该 项集 X 为 非频繁项集 ,

又称为 非频繁项目集 ;

十三、 强关联规则

项集 X  是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 X  的 支持度 s u p p o r t ( X ) , 大于等于 指定的 最小支持度阈值 m i n s u p ) ,

置信度 c o n f i d e n c e ( X ⇒ Y )  大于等于 置信度最小阈值 minconf ,

称该 关联规则  X⇒Y 是 强关联规则 ;

十四、 弱关联规则

项集 X  是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 X 的 支持度 support(X) , 小于等于 指定的 最小支持度阈值 minsup ) ,

置信度  confidence(X⇒Y) 小于 置信度最小阈值  minconf ,

称该 关联规则  X⇒Y 是 弱关联规则 ;

十五、 发现关联规则

发现关联规则 :

从 数据集 D  中 , 发现支持度  support , 置信度  confidence , 大于等于给定 最小阈值 的 强关联规则 ;

目的是 发现 强关联规则 ;
 

十六、 非频繁项集超集性质

非频繁项集超集性质：非频繁项集 的 超集 一定是 非频繁的 ;

超集 就是 包含 该集合的集合 ;

项集 X  是 非频繁项集 , 项集 Y  是 项集 X  的超集 , 则 项集 Y  一定是 非频繁的 ;

( 说明：使用集合表示 : X ⊆ Y , X ≠ ∅  , 项集 Y  包含 项集 X  , 并且 项集 X  不为空集 )

举例说明：

1 项集 {甜菜}

2  项集 {甜菜,啤酒}

上述  {甜菜,啤酒} 就是 {甜菜} 的 超集 ,

 1 项集 { 甜 菜 }  其支持度是 0.2  , 小于最小支持度 minsup = 0.6 , 是 非频繁项集

那么 { 甜菜 , 啤酒 }  也是 非频繁项集 ;
 

在具体算法中会使用该性质 , 用于进行 “剪枝” 操作 ;

1. 计算支持度时 , 按照  1 项集 支持度 , 2 项集 支持度 , ⋯  顺序进行计算 ,
2. 如果发现  1 项集 中有 非频繁项集 , 则包含该 1 项集的 n 项集 肯定是 非频繁项集 ;
3. 然后使用 频繁 1  项集 组合成  2 项集 , 然后再计算这些  2 项集是否是频繁项集 ;

“剪枝” 操作 减少了不必要的计算量 ;

十七、 频繁项集子集性质

频繁项集子集性质：频繁项集 的 所有非空子集 , 一定是 频繁项集 ;

项集 Y  是 频繁项集 ，项集 Y  是 项集 X  的超集 ，则 项集 X 一定是 频繁的 ;

( 使用集合表示 : X ⊆ Y , X ≠ ∅ , 项集 Y 包含 项集 X  , 并且 项集 X  不为空集 )

举例说明：

1 项集 {尿布} , {啤酒}

2 项集  {尿布,啤酒}

2 项集 {尿布,啤酒} 其支持度是 0.6  , 等于最小支持度  minsup = 0.6 , 是 频繁项集

那么  2 项集 {尿布,啤酒} 的子集是 1 项集 {尿布} ,  {啤酒} ,根据上述性质 , 1 项集 {尿布} , {啤酒} 都是 频繁项集 ;

 

十八、 项集与超集支持度性质

任意一个 项集 的 支持度 , 都 大于等于 其 超集 支持度 ;

超集 就是 包含 该集合的集合 ;

十九、 Apriori 算法过程

原始数据集  D ,

1、1 项集  C1​ ,  2 项集  C2​ ,  ⋯ ,  k 项集 Ck​ , 这些项集都是候选项集 ,

2、根据 原始数据集  D , 创造 1 项集  C1​ , 然后对  C1​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁  1 项集  L1​ ,

3、根据 频繁 1 项集  L1​ , 创造 2 项集  C2​ , 然后对  C2​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 2 项集 L2​ ,

4、根据 频繁  k−1 项集  Lk−1​ , 创造  k 项集  Ck​ , 然后对  Ck​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁  k 项集  Lk​ ,

二十、 Apriori 算法示例 求 频繁项集

最小支持度阈值为 minsup = 0.6

1、根据 原始数据集  D , 创造 1  项集  C1​ , 然后对 C1​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 1 项集  L1​

C1 1项集

所以 L1 频繁 1 项集如下：

2、根据 频繁  1 项集 L1​ , 创造 2 项集  C2​ , 然后对  C2​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 2 项集  L2​

C2  2 项集

所以 L2 频繁 2 项集

3、根据 频繁 2 项集  L2​ , 创造 3  项集  C3​ , 然后对 C3​ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 3  项集  L3​

C3 3 项集

所以 3 项集中没有频繁项集 ;

二十一、使用 Apriori 算法，求 频繁项集 和 关联规则

如下事物数据库 , 最小支持度  60% , 最小置信度  80%

( 1 ) 使用 Apriori 算法找出所有频繁项集 ;

( 2 ) 写出关联规则 ;

( 1 ) 使用 Apriori 算法找出所有频繁项集 ;

1）根据原始数据集 D 创造  1 项集  C1​ , 如下 :

对 1 项集的C1 进行数据集扫描函数，找到频繁 1 项目集 L1，既是筛选出支持度大于等于60%的1项集，如下

2）根据频繁 1 项集 L1，创造 2 项集 C2，如下

对 2 项集C2 进行数据集扫描函数，找到频繁 2 项集 L2，既是筛选出支持度大于等于60%的 2 项集，如下

3）、根据频繁 2 项集 L2 ，创造出 3 项集 C3，如下

对 3 项集 C3 进行数据集扫描函数，找到频繁 3 项集 L3，既是筛选出支持度大于等于60%的 3 项集，如下

最终得到频繁项集有：

1）频繁 1 项集：{M},{O},{K},{E},{Y}

2）频繁 2 项集：{M,K},{O,K},{O,E},{K,E},{K,Y}

3）频繁 3 项集：{O,K,E}

（2）写出关联规则

1）基于频繁 2 项集 L2 的关联规则

2）基于 频繁 3 项集 L3 的关联规则

所以，根据置信度大于等于 80% 的关联规则有：

L2 关联规则：M=>k,O=>k,O=>E,K=>E,E=>K,Y=>K

L3 关联规则：O=>K,E、 O,E=>K、O,K=>E

参考文献

https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/109687195

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