掌握Python关联规则分析

能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。

不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Association Rules。

关联规则分析也被称为购物篮分析，用于分析数据集各项之间的关联关系。

1.1 基本概念

•  项集：item的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集，可以认为是购买记录里物品的集合。
•  频繁项集：顾名思义就是频繁出现的item项的集合。如何定义频繁呢？用比例来判定，关联规则中采用支持度和置信度两个概念来计算比例值
•  支持度：共同出现的项在整体项中的比例。以购买记录为例子，购买记录100条，如果商品A和B同时出现50条购买记录（即同时购买A和B的记录有50），那边A和B这个2项集的支持度为50%    关联规则Apriori算法

  关联规则方法的步骤如下：

  •  发现频繁项集
  •  找出关联规则

  Apriori算法是经典的关联规则算法。Apriori算法的目标是找到最大的K项频繁集。Apriori算法从寻找1项集开始，通过最小支持度阈值进行剪枝，依次寻找2项集，3项集直到没有更过项集为止。

  下面是一个案例图解：
  

（编辑：莆田站长网）

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