數據挖掘（4）：使用weka做關聯規則挖掘
原文出處： fengfenggirl（@也愛數據挖掘）
前面幾篇介紹了關聯規則的一些基本概念和兩個基本算法，但實際在商業應用中，寫算法反而比較少，理解數據，把握數據，利用工具才是重要的，前面的基礎篇是對算法的理解，這篇將介紹開源利用數據挖掘工具weka進行管理規則挖掘。
weka數據集格式arff
arff標準數據集簡介
weka的數據文件后綴為arff（Attribute-Relation File Format，即屬性關系文件格式），arff文件分為注釋、關系名、屬性名、數據域幾大部分，注釋用百分號開頭%，關系名用@relation申明，屬性用@attribute什么，數據域用@data開頭，看這個示例數據集（安裝weka后，可在weka的安裝目錄/data下找到weather.numeric.arff）：
%weather dataset
@relation weather
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature numeric
@attribute humidity numeric
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}
@data
sunny,85,85,FALSE,no
sunny,80,90,TRUE,no
overcast,83,86,FALSE,yes
rainy,70,96,FALSE,yes
rainy,68,80,FALSE,yes
rainy,65,70,TRUE,no
overcast,64,65,TRUE,yes
sunny,72,95,FALSE,no
sunny,69,70,FALSE,yes
rainy,75,80,FALSE,yes
sunny,75,70,TRUE,yes
overcast,72,90,TRUE,yes
overcast,81,75,FALSE,yes
rainy,71,91,TRUE,no 當數據是數值型，在屬性名的后面加numeric，如果是離散值（枚舉值），就用一個大括號將值域列出來。@data下一行后為數據記錄，數據為矩陣形式，即每一個的數據元素個數相等，若有缺失值，就用問號?表示。
arff稀疏數據集
我們做關聯規則挖掘，比如購物籃分析，我們的購物清單數據肯定是相當稀疏的，超市的商品種類有上10000種，而每個人買東西只會買幾種商品，這樣如果用矩陣形式表示數據顯然浪費了很多的存儲空間，我們需要用稀疏數據表示，看我們的購物清單示例（basket.txt)：
freshmeat dairy confectionery freshmeat confectionery cannedveg frozenmeal beer fish dairy wine freshmeat wine fish fruitveg softdrink beer fruitveg frozenmeal fruitveg fish fruitveg freshmeat dairy cannedveg wine fish fruitveg fish dairy cannedmeat frozenmeal fish
數據集的每一行表示一個去重后的購物清單，進行關聯規則挖掘時，我們可以先把商品名字映射為id號，挖掘的過程只有id號就是了，到規則挖掘出來之后再轉回商品名就是了，retail.txt是一個轉化為id號的零售數據集，數據集的前面幾行如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 31 32 34 35 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 39 47 48 39 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 41 59 60 61 62 39 48 64 65 66 67 68 69
這個數據集的商品有16469個，一個購物的商品數目遠少于商品中數目，因此要用稀疏數據表，weka支持稀疏數據表示，但我在運用apriori算法時有問題，先看一下weka的稀疏數據要求：稀疏數據和標準數據的其他部分都一樣，唯一不同就是@data后的數據記錄，示例如下(basket.arff)：
@relation 'basket'
@attribute fruitveg {F, T}
@attribute freshmeat {F, T}
@attribute dairy {F, T}
@attribute cannedveg {F, T}
@attribute cannedmeat {F, T}
@attribute frozenmeal {F, T}
@attribute beer {F, T}
@attribute wine {F, T}
@attribute softdrink {F, T}
@attribute fish {F, T}
@attribute confectionery {F, T}
@data
{1 T, 2 T, 10 T}
{1 T, 10 T}
{3 T, 5 T, 6 T, 9 T}
{2 T, 7 T}
{1 T, 7 T, 9 T}
{0 T, 8 T}
{6 T}
{0 T, 5 T}
{0 T, 9 T}
{0 T, 1 T, 2 T, 3 T, 7 T, 9 T}
{0 T, 9 T}
{2 T, 4 T, 5 T, 9 T} 可以看到
freshmeat dairy confectionery
freshmeat confectionery
表示為了：
{1 T, 2 T, 10 T}
{1 T, 10 T}
稀疏數據的表示格式為：{<屬性列號><空格><值>,…,<屬性列號><空格><值>}，注意每條記錄要用大括號，屬性列號不是id號，屬性列號是從0開始的，即第一個@attribute 后面的屬性是第0個屬性，T表示數據存在。
規則挖取
我們先用標準數據集normalBasket.arff[1]試一下，weka的apriori算法和FPGrowth算法。
1、安裝好weka后，打開選擇Explorer
2、打開文件
3、選擇關聯規則挖掘，選擇算法
4、設置參數
參數主要是選擇支持度(lowerBoundMinSupport)，規則評價機制metriType（見上一篇）及對應的最小值，參數設置說明如下[2]：
1. car 如果設為真，則會挖掘類關聯規則而不是全局關聯規則。 2. classindex 類屬性索引。如果設置為-1，最后的屬性被當做類屬性。 3. delta 以此數值為迭代遞減單位。不斷減小支持度直至達到最小支持度或產生了滿足數量要求的規則。 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。 5. metricType 度量類型。設置對規則進行排序的度量依據。可以是：置信度（類關聯規則只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠桿率(leverage)，確信度(conviction)。 在 Weka中設置了幾個類似置信度(confidence)的度量來衡量規則的關聯程度，它們分別是： a) Lift ： P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1時表示A和B獨立。這個數越大(>1)，越表明A和B存在于一個購物籃中不是偶然現象,有較強的關聯度. b) Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0時A和B獨立，Leverage越大A和B的關系越密切 c) Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B沒有發生） Conviction也是用來衡量A和B的獨立性。從它和lift的關系（對B取反，代入Lift公式后求倒數）可以看出，這個值越大, A、B越關聯。 6. minMtric 度量的最小值。 7. numRules 要發現的規則數。 8. outputItemSets 如果設置為真，會在結果中輸出項集。 9. removeAllMissingCols 移除全部為缺省值的列。 10. significanceLevel 重要程度。重要性測試（僅用于置信度）。 11. upperBoundMinSupport 最小支持度上界。 從這個值開始迭代減小最小支持度。 12. verbose 如果設置為真，則算法會以冗余模式運行。
設置好參數后點擊start運行可以看到Apriori的運行結果：
FPGrowth運行的結果是一樣的：
每條規則都帶有出現次數、自信度、相關度等數值。
下面測一個大一點的數據集retail.arff[1]（retail.arff是由retail.txt轉化而來，為了不造成誤解，我在id好前加了一個”I”，比如2變為I2），這個數據用的稀疏數據表示方法，數據記錄有88162條，用Apriori算法在我的2G電腦上跑不出來，直接內存100%，用FPGrowth可以輕松求出，看一下運行結果：
其他參數可以自己調整比較。
參考文獻：
[1].本文用的所有數據集basket.txt,basket.arff,normalBasket.arff,retail.txt,retail.arff都在這里可下載.
[2].weka Apriori算法實例操作詳解:http://blog.csdn.net/haosijia929/article/details/5596939