1樓：溫述賀
我想知道你用clementine中關聯規則演算法遇到什麼問題呢？
用matlab實現apriori演算法關聯規則的挖掘程式，完整有詳細註解 5
2樓：匿名使用者
下面這段是apriori演算法中由2頻繁項集找k頻繁項集的程式，程式中有兩個問題：
1、似乎while迴圈的k永遠都是固定的，也就是都是頻繁2項集的個數。得到頻繁3項集後k的個數不是要變嗎？如何體現呢？
2、程式中有兩個for的大迴圈，但是發現結果是隻要找到一個頻繁3項集第二個for迴圈就會結束，但是其實還應該有其它的頻繁3項集。for迴圈不是應該無條件執行到引數k結束嗎？當時k值是15，可是程式結束的時候i=2，j=3,然後j就不執行4以及一直到k的部分了。
是什麼原因呢？麻煩高手指點一下。急啊……
while( k>0)
le=length(candidate);
num=2;
nl=0;
for i=1:k-1
for j=i+1:k
x1=candidate; %candidate初始值為頻繁2項集，這個表示頻繁項集的第i項
x2=candidate;
c = intersect(x1, x2);
m=0;
r=1;
nn=0;
l1=0;
if (length(c)==le-1) & (sum(c==x1(1:le-1))==le-1)
houxuan=union(x1(1:le),x2(le));
%樹剪枝,若一個候選項的某個k-1項子集為非頻繁，則剪枝掉
sub_set=subset(houxuan);
%生成該候選項的所有k-1項子集
nn=length(sub_set);
%判斷這些k-1項自己是否都為頻繁的
while(r & m=th
ll=ll+1;
candmid=cand;
pfxj(nl).element=cand;
pfxj(nl).time=nn;
disp('得到的頻繁項集為:')
result=(candmid);
disp(result);
endend
endend
我用spss clementine中的 apriori做資料探勘,怎麼得到的支援度和置信度值不對呢
3樓：匿名使用者
spss clementine
的定義有問題，他的支援度其實是前向的出現概率和統計定義不同，你選擇條件支援度
統計研究生專業資料分析
關聯規則apriori演算法用什麼軟體做
4樓：詢
資料分析，可以做找我，聚類分析、因子分析、關聯規則和複雜網路等。這
求個實現關聯規則挖掘的apriori演算法的**
5樓：莫淑木
apriori演算法改進bai
與實現研究
spss modeler關聯規則apriori裡支援度和置信度的值設定為多少比較好 10
6樓：匿名使用者
置信度、支援度、提升度是評價關聯規則的三個重要指標。
樣本100，條件a=》結果b，a：60，b40，同時發生a和b：30
則：條件支援度=p(a)=條件a60/樣本100=0.6
結果支援度=p(b)=結果b40/樣本100=0.4(在sas中稱為預期置信度)
規則支援度=p(a&b)=30/100=0.3
規則置信度即同時發生的記錄數除以樣本數，
提升度=p(b|a)/p(b)=0.5/0.4=1.25
，注意不要混淆了條件支援度和規則支援度，網文好多隻說支援度，實際上有的指的條件支援度、有的值規則支援度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙視一下。
在spss的apriori的執行結果中還有部署能力的概念，觀察了一下，發現：部署能力=條件支援度-規則支援度，就是說還有多少人有發展空間，比如有10人，符合條件的有7人，同時如何條件和結果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。
二、演算法
關聯分析基本就是apriori演算法，沒用過其他的。
apriori演算法的具體實現就不說，暫時我也說不清楚，我只追求會用，不求甚解，只知道大概步驟就是：1、根據設定的條件支援度找出頻繁項集；2、分析找出來的這些頻繁項集，得出規則；3、找出大於或等於給定置信度的規則。
一般各個dm軟體跑apriori演算法的時候都需要設定：最小條件支援度，最小規則置信度，有的還需要設定最大前項數，spss的modeler就需要設定這三個。
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