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天池案例-产品关联分析
1 案例描述 赛题以购物篮分析为背景，要求选手对品牌的历史订单数据，挖掘频繁项集与关联规则。通过这道赛题，鼓励学习者利用订单数据，为企业提供销售策略，产品关联组合，为企业提升销量的同时，也为消费者提供更适合的商品推荐。 说明： 1）频繁项集、关联规则的计算会用到数据科学与大数据分析项目练习-3将Apriori算法应用于R中提供的“Groceries”数据集
R语言Apriori算法 **项目要求：**Project Start**规则生成和可视化** 我们需要安装arules and arulesViz包。 项目要求： 生成频繁项目集满足下面条件： – The minimum support threshold as 0.02 – The minimum length of the itemsets as 1 – The maximum length of theApriori算法 python实现
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import redef read_data(): #读取数据 return [['bread', 'cream', 'milk', 'tea'], ['bread', 'cream', 'milk'], ['cake', 'milk关联分析-从算法到实战
基本概念 了解一些基本概念。 购物篮事务：如下数据的例子通常被称为购物篮事务。其中一行对应一个事务，包含一个唯一的标识和给定客户购买的商品集合； 二元表示：项用二元变量表示，如果项在事务中出现，则值为1，否则为0； I：购物篮事务中所有项的集合； T：所有事务的集合，每个事务ti包含的项