Изучение ассоциативных правил, также называемое интеллектуальным анализом ассоциативных правил или априорным алгоритмом, представляет собой тип метода интеллектуального анализа данных, который занимается обнаружением ассоциаций между переменными в больших наборах данных. Этот процесс связывает разрозненные фрагменты информации, чтобы можно было изучить и понять закономерности или группы точек данных.
Приложения изучения правил ассоциации можно найти во многих областях, таких как анализ потребительской корзины, распознавание медицинских образов, анализ текста и системы рекомендаций для розничных магазинов. Точки данных, связанные друг с другом, называются «элементами» или «транзакциями».
Цель изучения правил ассоциации — выяснить, какие элементы или транзакции происходят вместе или происходят одновременно. Для этого алгоритмы исследуют большой набор транзакций и ищут правила, которые могут объяснить отношения между элементами. Каждое правило имеет набор элементов, который представляет собой группу элементов, связанных друг с другом, и связанный с ними уровень достоверности.
Самым популярным алгоритмом, используемым для изучения правил ассоциации, является алгоритм Априори. Этот алгоритм работает, сначала просматривая в наборе данных отдельные элементы, встречаемость которых превышает определенный порог, затем ищет пары элементов, которые встречаются вместе чаще, чем определенный порог, и так далее.
Используя алгоритм Apriori, изучение правил ассоциации может быстро выявить важные взаимосвязи в больших наборах данных. Этот процесс часто используется для выявления тенденций покупательского поведения покупателей в розничных магазинах, поиска скрытых ассоциаций или корреляций между пациентами или выявления закономерностей в текстовых документах.
В целом, изучение правил ассоциации — это мощный метод интеллектуального анализа данных, который используется для выявления связей в больших наборах данных. Этот метод можно использовать для самых разных целей: от анализа потребительской корзины до анализа текста.
