Weka - Stowarzyszenie

Zaobserwowano, że kupujący piwo kupują jednocześnie pieluchy. To znaczy, że istnieje stowarzyszenie kupujące razem piwo i pieluchy. Chociaż nie wydaje się to zbyt przekonujące, ta reguła stowarzyszenia została wydobyta z ogromnych baz danych supermarketów. Podobnie można znaleźć związek między masłem orzechowym a chlebem.

Znalezienie takich skojarzeń staje się niezbędne dla supermarketów, ponieważ obok piwa sprzedawaliby pieluchy, aby klienci mogli łatwo zlokalizować oba produkty, co skutkuje zwiększoną sprzedażą w supermarkecie.

Plik AprioriAlgorytm jest jednym z takich algorytmów w ML, który wyszukuje prawdopodobne skojarzenia i tworzy reguły asocjacyjne. WEKA zapewnia implementację algorytmu Apriori. Podczas obliczania tych reguł można zdefiniować minimalne wsparcie i akceptowalny poziom ufności. ZastosujeszApriori algorytm do supermarket dane podane w instalacji WEKA.

Ładowanie danych

W eksploratorze WEKA otwórz plik Preprocess kliknij kartę Open file ... i wybierz supermarket.arffbaza danych z folderu instalacyjnego. Po załadowaniu danych zobaczysz następujący ekran -

Baza danych zawiera 4627 instancji i 217 atrybutów. Możesz łatwo zrozumieć, jak trudne byłoby wykrycie związku między tak dużą liczbą atrybutów. Na szczęście zadanie to jest zautomatyzowane przy pomocy algorytmu Apriori.

Associator

Kliknij na Associate TAB i kliknij Chooseprzycisk. WybierzApriori skojarzenie, jak pokazano na zrzucie ekranu -

Aby ustawić parametry algorytmu Apriori, kliknij jego nazwę, pojawi się okno pokazane poniżej, w którym można ustawić parametry -

Po ustawieniu parametrów kliknij plik Startprzycisk. Po chwili zobaczysz wyniki, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu -

U dołu znajdziesz wykryte najlepsze reguły asocjacji. Pomoże to supermarketowi w magazynowaniu produktów na odpowiednich półkach.