x 1 1 1 1 0 0 0 0
play

X 1 1 1 1 0 0 0 0 1000 - PDF document


  1. ������������������ �������������������������� � ����������������������������������������������������� ����������������������� ⇒ � ������ � $�������%�&'��( � ������������������������������������������� � �����������%�&'�)�( � ��������������������� → �������������� → ������ ������������������������������ � ��������%�&'��("&'�(&'�( � �����������$��������%�&'�(&'*�("&'�*�( � ����������������������������!���������������"���#� �������������������� � ������������������������������������������������� ����������������������������������������������� Data Mining: Association Rules 46 Data Mining: Association Rules 47 ��������������������������������� ���������������������� � +������������,� → -������������������������������������� ��������������������!���!����������������������������!�� ������ ������ .�� 14 4 60 Contingency table for X → Y .�� 54 4 30 - -� 20 10 100 f 11 : support of X and Y , � 11 � 10 � 1/ f 10 : support of X and Y ���������������������� → ������ ,� � 01 � 00 � �/ f 01 : support of X and Y � /1 � /0 ).) f 00 : support of X and Y �������������������������������� Used to define various measures ������������������� ⇒ ��������������������������� �!�������"��������� � support, confidence, lift, Gini, J-measure, etc. ⇒ �������������������#�� Data Mining: Association Rules 48 Data Mining: Association Rules 49 ����������������������������������� ����������������������������������������� ! 78������19�'�����:�����-������������&;�$23( 78������69 X 1 1 1 1 0 0 0 0 � ������1000��������� � ,�����-9���������������������� � <00������!��#��!��� � ,�����C9������������������� Y 1 1 0 0 0 0 0 0 � 540����������� � =00�!���������!��#��!������������������ � �������������������������� Z 0 1 1 1 1 1 1 1 � �����!��#��!��� ⇒ ���������� >=0?��<<@5?A ��������������!����������� ,� ⇒ C���������� ������������������������������������������������54?�:��������������� �����<<@5?@ D�������������������� � �����!��#��!��� ⇒ �������������� >60?��BB@B?A ���������������������� ������������������������ ���������:������:������������������������� Rule Support Confidence ∪ P ( A B ) X=>Y 25% 50% = basketball not basketball sum(row) corr B A , X=>Z 37.50% 75% P ( A ) P ( B ) cereal 400 350 750 not cereal 200 50 250 &'�)�("&'�(������������������������ ���������� ⇒ ⇒ � ⇒ ⇒ sum(col.) 600 400 1000 Data Mining: Association Rules 50 Data Mining: Association Rules 51

  2. ������������������������ "�#���������������������������$��������� � &�������������1000��������� ∧ � ��������'�����������������( ( ) P A B � <00����������#��:���:�����:���'$( P ( A ) P ( B ) � ��#����!����&'�(�����&'�(����������������� � 500����������#��:���:����!�#��'�( � =60����������#��:���:�����:�������!�#��'$��( � &'� ∧ �(�%�&'�(E&'�(����������������������������������� � ���������������������������������������������������������1F� � &'$ ∧ �(�%�=60"1000�%�0@=6 �����:��������������������������������� � &'$(� × &'�(�%�0@<� × 0@5�%�0@=6 � &'$ ∧ �(�%�&'$(� × &'�(�%G�$����������������������� Itemset Support Interest X 1 1 1 1 0 0 0 0 � &'$ ∧ �(�G�&'$(� × &'�(�%G�&�������������������� X,Y 25% 2 Y 1 1 0 0 0 0 0 0 X,Z 37.50% 0.9 � &'$ ∧ �(�H�&'$(� × &'�(�%G�I�������������������� Z 0 1 1 1 1 1 1 1 Y,Z 12.50% 0.57 Data Mining: Association Rules 52 Data Mining: Association Rules 53 �������������������������� �%�����$�&���'�������� � D���������������#��������������������������� ������ ������ ���������� .�� 14 4 60 P ( Y | X ) .�� 54 4 30 = Lift 20 10 100 P ( Y ) ( , ) P X Y = ���������������������� → ������ Interest P ( X ) P ( Y ) = − PS P ( X , Y ) P ( X ) P ( Y ) �������������������������������� − ������������������� P ( X , Y ) P ( X ) P ( Y ) φ − = coefficien t ⇒ $����� ����%�������&###��'�( ����!���!�����������)��*������������ − − P ( X )[ 1 P ( X )] P ( Y )[ 1 P ( Y )] Data Mining: Association Rules 54 Data Mining: Association Rules 55 ������������&����(��������� ����������������)����������� >&������#�J$������A - - - - B���������������������������D�������������9 , 10 0 10 , 20 0 20 � D'���(�%�0����������������������������������������� , 0 20 20 , 0 10 10 10 20 100 20 10 100 � D'���(�������������������������:����&'���(�:���� &'�(�����&'�(����������������� 0 . 1 0 . 9 = = 10 = = Lift 1 . 11 Lift ( 0 . 1 )( 0 . 1 ) ( 0 . 9 )( 0 . 9 ) � D'���(�������������������������:����&'�(�>���&'�(A� :����&'���(�����&'�(�>���&'�(A����������������� Statistical independence: If P(X,Y)=P(X)P(Y) => Lift = 1 Data Mining: Association Rules 56 Data Mining: Association Rules 57

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend