Weka - Asosiasi

Teramati bahwa orang yang membeli bir juga membeli popok pada saat yang bersamaan. Artinya ada keterkaitan dalam membeli bir dan popok bersama-sama. Meskipun ini tampaknya tidak terlalu meyakinkan, aturan asosiasi ini ditambang dari database supermarket yang sangat besar. Demikian pula, hubungan dapat ditemukan antara selai kacang dan roti.

Menemukan asosiasi semacam itu menjadi penting bagi supermarket karena mereka akan menyimpan popok di sebelah bir sehingga pelanggan dapat menemukan kedua barang tersebut dengan mudah sehingga meningkatkan penjualan supermarket.

Itu AprioriAlgoritme adalah salah satu algoritme dalam ML yang menemukan kemungkinan asosiasi dan membuat aturan asosiasi. WEKA menyediakan implementasi algoritma Apriori. Anda dapat menentukan dukungan minimum dan tingkat kepercayaan yang dapat diterima saat menghitung aturan ini. Anda akan menerapkanApriori algoritma ke supermarket data yang disediakan di instalasi WEKA.

Memuat Data

Di penjelajah WEKA, buka Preprocess tab, klik pada Open file ... dan pilih supermarket.arffdatabase dari folder instalasi. Setelah data dimuat, Anda akan melihat layar berikut -

Basis data berisi 4627 contoh dan 217 atribut. Anda dapat dengan mudah memahami betapa sulitnya mendeteksi hubungan antara sejumlah besar atribut. Untungnya, tugas ini diotomatiskan dengan bantuan algoritma Apriori.

Associator

Klik pada Associate TAB dan klik Choosetombol. PilihApriori asosiasi seperti yang ditunjukkan pada tangkapan layar -

Untuk mengatur parameter untuk algoritma Apriori, klik namanya, sebuah jendela akan muncul seperti yang ditunjukkan di bawah ini yang memungkinkan Anda untuk mengatur parameter -

Setelah Anda mengatur parameter, klik Starttombol. Setelah beberapa saat Anda akan melihat hasilnya seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah -

Di bagian bawah, Anda akan menemukan aturan asosiasi terbaik yang terdeteksi. Ini akan membantu supermarket dalam menyimpan produk mereka di rak yang sesuai.