【进阶篇】python数据挖掘技术应用：关联规则挖掘与聚类分析实践

# 2.1 关联规则挖掘的基本概念

### 2.1.1 关联规则的定义和度量

关联规则是一种形式化的规则，表示两个或多个项目之间的关联关系。它通常表示为 X → Y，其中 X 是规则的前提，Y 是规则的后果。

关联规则的度量标准包括：

* **支持度 (support)**：规则在事务数据库中出现的频率。
* **置信度 (confidence)**：规则的前提和后果同时出现的概率。
* **提升度 (lift)**：规则的置信度与预期置信度的比率。

### 2.1.2 关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法旨在从事务数据库中发现关联规则。常用的算法包括：

* **Apriori算法**：一种基于频繁项集的算法。
* **FP-Growth算法**：一种基于频繁模式树的算法。
* **Eclat算法**：一种基于频繁闭集的算法。

# 2. 关联规则挖掘理论与实践

### 2.1 关联规则挖掘的基本概念

#### 2.1.1 关联规则的定义和度量

关联规则是一种形式化的表示，用于描述两个或多个项目之间的关系。它由两个部分组成：

- **规则头（antecedent）：**规则中的一个或多个项目集合。
- **规则体（consequent）：**规则中的一个或多个项目集合。

规则的强度由以下指标度量：

- **支持度（support）：**在事务数据库中包含规则头和规则体的交易的比例。
- **置信度（confidence）：**在包含规则头的交易中，也包含规则体的交易的比例。
- **提升度（lift）：**规则头和规则体同时出现的概率与它们独立出现的概率之比。

#### 2.1.2 关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法从事务数据库中生成关联规则。常用的算法包括：

- **Apriori算法：**一种逐层搜索算法，它使用频繁项集生成关联规则。
- **FP-Growth算法：**一种基于频繁模式树的算法，它通过递归地构建树来生成关联规则。

### 2.2 Python中关联规则挖掘实践

#### 2.2.1 关联规则挖掘库的介绍

Python中有多个用于关联规则挖掘的库，包括：

- **PyFIM：**一个全面的关联规则挖掘库，提供各种算法和度量。
- **MLxtend：**一个机器学习库，其中包含关联规则挖掘模块。
- **Arules：**一个专门用于关联规则挖掘的库。

#### 2.2.2 关联规则挖掘案例分析

以下代码块演示了使用PyFIM库在Python中进行关联规则挖掘：

import pyfim

# 加载事务数据
transactions = [['apple', 'banana', 'orange'],
               ['apple', 'banana', 'cherry'],
               ['apple', 'banana', 'grape'],
               ['apple', 'cherry', 'grape'],
               ['banana', 'cherry', 'grape']]

# 使用Apriori算法挖掘关联规则
fim = pyfim.FIM(transactions)
rules = fim.run(min_support=0.3, min_confidence=0.6)

# 打印关联规则
for rule in rules:
    print(rule)

**代码逻辑分析：**

- `pyfim.FIM(transactions)`：创建一个FIM对象，其中`transactions`是事务数据库。
- `fim