数据挖掘关联规则分析资源包
资源描述
本资源包提供了用于数据挖掘关联规则分析的数据集和代码。通过使用两种不同的算法，我们分析了顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时的购买行为关联性。
数据集
数据集包含了顾客实际购买行为的数据，其中：
- 值为1表示顾客购买了该种商品；
- 值为0表示顾客未购买该种商品。
算法实现
- Python自带库函数实现：
- 使用Python自带的库函数进行关联规则分析，分析顾客在购买上述五种商品时是否存在购买行为上的关联。
- 自定义算法实现：
- 使用自定义算法来判断商品之间的关联性，并给出频繁项集。
使用说明
- 数据集加载：
- 将数据集加载到代码中，确保数据格式正确。
- 运行代码：
- 运行提供的Python代码，分别使用Python自带库函数和自定义算法进行关联规则分析。
- 结果分析：
- 分析代码输出的结果，了解顾客在购买不同商品时的关联性。
注意事项
- 确保Python环境已正确配置，并安装了所需的库。
- 数据集和代码文件应放置在同一目录下，以便代码正确读取数据。
通过本资源包，您可以深入了解数据挖掘中的关联规则分析，并掌握如何使用不同算法来分析实际购买行为中的关联性。