Python实现关联规则挖掘——餐饮业数据分析

"关联规则挖掘是数据分析与挖掘实验报告的一部分，涉及了分类模型、回归模型、聚类模型的构建与分析，以及Python中apriori算法的实现和应用。实验涵盖了SVM模型、线性回归、梯度提升回归、K-means聚类、以及关联规则在餐饮业数据中的挖掘。" 在关联规则挖掘中，实验首先回顾了分类模型的构建，如支持向量机（SVM）。通过训练数据集划分，构建SVM模型，预测结果，并通过分类报告评估模型性能，包括准确率、精确率、召回率和AUC值，通过绘制ROC曲线进一步验证模型的辨别能力。 接着，实验涉及回归模型的复习，使用主成分分析（PCA）进行特征降维，然后分别构建线性回归和梯度提升回归模型进行预测。为了评估模型的准确性，计算了诸如均方误差、中值绝对误差和可解释方差等指标。 在聚类模型部分，实验以K-means为例，探讨了聚类模型的构建。通过对不同聚类数目的尝试，利用Fowlkes-Mallows指数（FMI）、轮廓系数和Calinski-Harabasz指数来确定最佳的聚类数目。 关联规则挖掘是实验的重点，这里使用了经典的apriori算法。首先，实验者自定义了连接函数，以实现频繁项集的查找。然后，读取餐饮业的数据，进行矩阵转换，为apriori算法提供输入。通过执行apriori算法，实验者寻找了餐饮业中商品购买的关联规则，这有助于发现顾客消费行为的模式和潜在的营销策略。 程序清单中，可以看到实验者导入了pandas和numpy库处理数据，使用scikit-learn库构建各种模型，包括SVM、线性回归和K-means聚类。代码还展示了数据的读取、划分以及模型训练和测试的过程。 这个实验报告为读者提供了全面的机器学习实践，不仅涵盖了基本的监督学习和无监督学习，还包括了关联规则挖掘这一重要的数据挖掘技术，这对于理解和应用这些方法在实际问题中具有很大的价值。