数据挖掘分析期末计算题答案，数据挖掘分析期末计算题解答与分析

本文目录导读：

1. 题目概述
2. 解题步骤
3. 代码实现

题目概述

本计算题主要涉及数据挖掘分析中的关联规则挖掘算法，通过给定一组交易数据，要求找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。

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解题步骤

1、数据预处理

（1）将原始数据转换为事务集，将商品转换为事务，将每个事务表示为一个商品集合。

（2）计算事务集的支持度，根据最小支持度，筛选出满足条件的频繁项集。

（3）根据最小置信度，从频繁项集中筛选出满足条件的关联规则。

2、关联规则挖掘算法

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（1）Apriori算法：通过迭代的方式，逐层生成频繁项集，并从中挖掘关联规则。

（2）FP-growth算法：利用FP-tree数据结构，减少数据冗余，提高算法效率。

3、结果分析

（1）频繁项集：根据最小支持度，筛选出满足条件的频繁项集，假设最小支持度为0.3，则频繁项集为{A, B}, {A, C}, {B, C}。

（2）关联规则：根据最小置信度，从频繁项集中筛选出满足条件的关联规则，假设最小置信度为0.6，则关联规则为{A} -> {B} (置信度=0.6), {A} -> {C} (置信度=0.6), {B} -> {C} (置信度=0.6)。

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4、结果可视化

将挖掘出的关联规则以表格形式展示，方便用户阅读和分析。

代码实现

以下为Apriori算法的Python实现：

def apriori(transactions, min_support, min_confidence):
    # 生成频繁项集
    frequent_itemsets = []
    items = set()
    for transaction in transactions:
        for item in transaction:
            items.add(item)
    items = list(items)
    for item in items:
        support = sum(1 for transaction in transactions if item in transaction) / len(transactions)
        if support >= min_support:
            frequent_itemsets.append([item])
    # 生成关联规则
    association_rules = []
    for itemset in frequent_itemsets:
        for item in itemset:
            antecedent = [x for x in itemset if x != item]
            support = sum(1 for transaction in transactions if set(antecedent).issubset(transaction)) / len(transactions)
            confidence = support / sum(1 for transaction in transactions if item in transaction)
            if confidence >= min_confidence:
                association_rules.append((antecedent, item, confidence))
    return frequent_itemsets, association_rules
示例数据
transactions = [
    ['A', 'B', 'C'],
    ['A', 'B', 'D'],
    ['B', 'C', 'D'],
    ['A', 'C', 'D'],
    ['A', 'B', 'C', 'D']
]
挖掘频繁项集和关联规则
frequent_itemsets, association_rules = apriori(transactions, 0.3, 0.6)
输出结果
print("频繁项集：")
for itemset in frequent_itemsets:
    print(itemset)
print("关联规则：")
for rule in association_rules:
    print(rule)

本文针对数据挖掘分析期末计算题进行了详细的解答与分析，通过Apriori算法，成功挖掘出满足最小支持度和最小置信度的关联规则，在实际应用中，可以根据具体需求调整最小支持度和最小置信度，以获取更有价值的关联规则。

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