关联分析python

关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项目之间的关联规则。关联分析可以帮助我们了解项目之间的相互关系，并根据这些关系进行预测和推荐。在你提供的代码中，使用了Python中的Apriori算法来进行关联规则挖掘。

关联分析的输入要求是布尔型数据，而推荐系统中的评价或喜好值通常是数值型的。因此，在进行关联规则挖掘之前，需要对评价值进行离散化处理。常用的离散化方法包括分箱、直方图分析、基于熵的离散化、基于统计分析离散化、聚类分析和直观划分等方法。离散化后，才能将数据应用于关联规则挖掘算法，找出项目之间的关联。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据处理数据挖掘（三）：关联分析（Apriori算法）](https://blog.csdn.net/qq_46380784/article/details/125733180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【机器学习】第4部分 关联分析](https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/53487186)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【数据分析实例】 7000 条北京的租房数据分析 python](https://download.csdn.net/download/weixin_44510615/88206325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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