”Groceries 数据集“ 的搜索结果

     该数据集是开源软件RGui里arules软件包中的Groceries数据集，记录了某个杂货店一个月的真实交易记录。具体是9835行，169列，即9835条消费记录、169个不同商品，可用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁集的...

     用Apriori、FP Growth、eclat算法进行关联分析时中，常常用到Groceries数据集，该数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录，共有9835条消费记录，139个商品。在开源软件RGui的arules程序包里含有Groceries数据集，...

     从数据集中导出，共计9835条数据，33个特征属性。利用Apriori等关联算法，寻找频繁项集，挖掘关联规则，主要用于Apriori等关联算法的学习

     本实验首先对数据集进行预处理，将同一件商品由于口味或者尺寸不同而导致的商品名称的差异进行一般化。并将商品中的空余项删除。然后，通过商品ID将销售数据合并成购物篮元组数据，为下一步的关联规则挖掘做准备。 ...

     对于Groceries数据集，可以使用Apriori算法来分析其中的频繁项集和关联规则。 首先，我们需要对Groceries数据集进行预处理，将每个顾客购买的物品转换成一个事务，每个事务包含该顾客购买的所有物品。接下来，我们...

     你可以使用以下代码在PyCharm中读取Groceries数据集： ```python import csv with open('groceries.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row) ``` 请确保你已将groceries...

     如果你想要在PyCharm中读取Groceries数据集的特定列，可以使用以下代码： ```python import csv with open('groceries.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row[0]) # 第...

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标签：   python

     常用到Groceries数据集，该数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录，共有9835条消费记录，169个商品。 实验目的: 1.能够使用简单的Apriori算法地 统计性能指标，理解大数据中的关联规算法。 2.掌握常用的Apriori的...

     【自己动手写模式挖掘（一）——初步搭建 Apriori 频繁模式挖掘框架】博文所使用的数据集，Groceries 数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录，共有 9835 条消费记录和 169 个商品

     共计9835条数据，33个特征属性。利用Apriori等关联算法，寻找频繁项集，挖掘关联规则。平时测试用用 相关下载链接：//download.csdn.net/download/student_thon/12897220?utm_source=bbsseo

     该数据集是开源软件RGui里arules软件包中的Groceries数据集，记录了某个杂货店一个月的真实交易记录。具体是9835行，169列，即9835条消费记录、169个不同商品，可用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁集的...

     查看Groceries数据集的概要信息3.查看Groceries数据集的前十行的详细信息4.生成关联规则5.查看rules0中生成的关联规则6.对生成规则进行强度控制6.1 通过支持度、置信度共同控制6.2 主要通过支持度控制6.3 主要通过...

     关联规则挖掘--Apriori算法1、关联规则概述2、置信度、支持度、提升度的概念3、关联规则挖掘问题4、Apriori算法4.1 算法步骤4.2 先验原理4.3 寻找最大频繁项的过程4.4 注意问题：项的连接5、代码实战 ...

     关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一 。最早是由 Agrawal 等人提出的1993最初提出的动机是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系规则。这些规则刻画了顾客购买行为...

     数据集来自arules包，名为Groceries。这个数据集包含了一个真实杂货店的30天交易信息，共有9835条购买记录。所有售出商品被分成169类，比如面包、葡萄酒、肉类等。要求从数据集中为杂货店发现关联规则。 ```{r} # ...

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