pycharm实现关联规则挖掘:对17个子类别进行分析,实现子类别商品推荐,并且可视化

PyCharm是一款强大的集成开发环境，可以实现关联规则挖掘。关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中不同属性之间的相关性，通过分析这些相关性可以实现商品推荐。在PyCharm中，可以使用相关的库和模块来实现对17个子类别进行分析，从而实现子类别商品推荐，并且进行可视化。

首先，需要使用PyCharm中的Python编程语言来处理和分析数据。可以使用一些常用的数据挖掘库，例如pandas、numpy和scikit-learn等，来处理数据集并进行关联规则挖掘的算法实现。通过这些库的功能，可以实现对17个子类别的数据集进行挖掘和分析。

其次，可以使用挖掘出的关联规则来进行子类别商品的推荐。通过分析不同商品之间的关联性，可以实现对某一商品的相关商品推荐，并将推荐结果在PyCharm中进行输出和展示。

最后，PyCharm中也提供了可视化的功能，可以使用matplotlib、seaborn等数据可视化库，将关联规则挖掘的结果进行图表展示。通过可视化的方式，可以更直观地展示子类别商品的推荐结果，帮助用户更好地理解和利用挖掘出的关联规则。

总之，PyCharm可以通过Python编程语言和相关的数据挖掘库，实现对17个子类别的商品进行关联规则挖掘和推荐，并通过可视化的方式展示挖掘结果，为商业决策提供有力的支持。