【机器学习实战】 使用Apriori算法进行关联分析

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代码地址： https://gitee.com/wuweijun

开发平台： Win10 + Python3.6 + Anaconda3

编  者： 无尾

一、前言
1、关联分析

2、Apriori原理

3、使用Apriori算法来发现频繁集

一、前言

　　在取杂货店买东西的过程，实际包含了许多机器学习的当前及未来应用，这包括物品的展示方式、购物之后优惠卷的提供以及用户忠诚度计划，等等。它们都离不开对大量数据的分析。商店希望从顾客身上获得尽可能多的利润，所以它们必然会利用各种技术来达到这一目的。

忠诚度计划是指顾客使用会员卡可以获得一定的折扣，利用这种计划，商店可以了解客户所购买的商品。即使客户不使用会员卡，商店也会查看客户购买商品所使用的信用卡记录。如果顾客不使用信用卡而使用现金付账，商店则可以查看顾客一起购买的商品。

　　通常查看哪些商品经常在一起购买，可以帮助商店了解用户的购买行为。这种从数据海洋中抽取的只是可以用于商品定价、市场促销、存货管理等环节。从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning）。这里的主要问题在于，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的人物，所需的计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。本章将介绍如何使用Apriori算法来解决上述问题。

　　下面首先详细讨论关联分析，然后讨论Apriori原理，Apriori算法正式基于该原理得到的。接下来创建函数频繁项集高效发现的函数，然后从频繁项集中抽取出关联规则。本章最后给出的两个例子，一个是从国会投票记录中抽取出关联规则，另一个是发现毒蘑菇的共同特征。

1、关联分析

Apriori算法
优点：易编码实现
缺点：在大数据集上可能较慢
适用数据类型：数值型或者标成型数据

　　关联分析时一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集（frequent item sets）时经常出现在一块的物品的集合，关联规则（association rules）暗示两种物品之间可能存在很强的关系。下面会用一个例子来说明这两种概念。

交易号码	商品
0	豆奶，莴笋
1	莴笋，尿布
2	豆奶，尿布，啤酒，甜菜
3	莴笋，豆奶，尿布，啤酒
4	莴笋，豆奶，尿布，橙汁

　　频繁项集是指经常出现在一起的物品集合，如｛豆奶，尿布｝就是一个频繁项集，我们可以找到诸如尿布→豆奶（参考尿布与啤酒的故事）这样的关联规则，这意味着如果有人买了尿布，那么他很可能也会买豆奶。使用频繁项集和关联规则商家可以更好的理解他们的顾客，尽管大部分关联规则分析的实例来自零售业，但该技术同样可以用于其它行业，比如网站流量分析以及医药行业。

　　应该如何定义这些有趣的关系？谁来定义什么是有趣？当寻找频繁项集时，频繁（frequent）的定义是什么？ 有许多概念可以解答上述问题，不过其中最重要的时支持度和可信度。

　　一个项集的支持度（support）被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。如｛豆奶｝的支持度为4545｛豆奶，尿布｝的支持度为3535。支持度是针对项集来说的，因此可以定义一个最小支持度，而只保留满足最小支持度的项集。

　　可信度或置信度（confidence）是针对一条诸如｛尿布｝→｛豆奶｝的关联规则来定义的。这条规则的confidence被定义为support(尿布，豆奶)support(尿布)support(尿布，豆奶)support(尿布)可以计算出可信度为3535÷4545=3434，这就意味着对于所有包含“尿布”的记录，我们的规则对其中的75%都适用。

　　假设想找到支持度大于0.8的所有项集，应该如何去做？一个办法是生成一个物品所有可能的清单，然后对每一种组合统计出它出现的频繁程度。但当物品成千上万时，上述做法非常非常慢。下面会详细分析这种情况并讨论Apriori原理，该原理会减少关联规则学习时所需的计算量。

2、Apriori原理

　　假设我们在经营一家商品种类并不多的杂货店,我们对那些经常在一起被购买的商品非常感兴趣.我们只有4种商品:商品0，商品1，商品2，商品3。那么所有可能被一起购买的商品组合都有哪些？这些商品组合可能只有一种商品，比如商品0，也可能包括两种、三种或者所有四种商品。我们并不关心某人买了两件商品0以及四件商品2的情况，我们只关心他购买了一种或多种商品。

Apriori算法的一般过程
（1）收集数据：使用任意方法。
（2）准备数据：任何数据类型都可以，因为我们只保存集合。
（3）分析数据：使用任意方法。
（4）训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集。
（5）测试算法：不需要测试过程。
（6）使用算法：用于发现频繁相机以及物品之间的关联规则。

3、使用Apriori算法来发现频繁集

　　前面提到，关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。首先需要找到频繁项集，然后才能获得关联规则。本节将只关注于发现频繁项集。

　　Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先会生成所有单个物品的项集列表。接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求，那些不满足最小支持度的集合会被去掉。然后，对剩下来的集合进行组合以生成包含两个元素的项集。接下来，再重新扫描交易记录，去掉不满足最小支持度的项集。该过程重复进行直到所有项集都被去掉。

　　（1）生成候选项集