Rで系列パターンマイニング - sfchaos's blog
頻出パターンマイニング(Frequent pattern mining)は,頻出するアイテムの組み合わせを抽出する一連の手法を指します.頻出パターンマイニングの代表例として相関ルールのマイニングがありますが,この手法を用いるとPOSデータからビールとおむつを一緒に購入する消費者が多いことなどの知見が得られます. 一方で,頻出パターンマイニングでは,順序性のあるパターンは抽出できません.例えば,ビールを購入した消費者がその後おむつを購入する傾向があることは,頻出パターンマイニングでは分かりません. このように順序性のあるパターンを抽出する手法は,系列パターンマイニング(Sequential pattern mining)と呼ばれており,１９９５年にIBM研究所のR.AgrawalとR.Srikantによって提唱されました. RのarulesSequencesパッケージを使用すると,系列パター
Perl で MapReduce - Mahout Frequent Pattern Mining Data - - hamadakoichi blog
最近、Perl も書き始めてみたので、Hadoop 上で分散実行できる Perl での MapReduce 実装を紹介する。大規模データマイニング・機械学習のライブラリ Apache Mahout の Parallel Frequent Pattern Mining の入力データを生成する Perl MapReduce 実装の紹介。 Frequent Pattern Mining 入門 Frequent Pattern Mining (Association Analysis )は、隠されたルールパターンを抽出するアルゴリズム。有名な例としては、1992年のウォルマートのクリスマス商戦で「おむつを買った人は半ダースのビールを買う可能性が最も高い」という頻出ルールを抽出し、商品陳列に活かした売上向上した事例。 入門資料： 第５回R勉強会＠東京 で話してきた - 「R言語によるアソシエーション
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頻出パターンマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
頻出パターンマイニング (frequent pattern mining)† データ集合中で，一定頻度以上で現れるパターンを列挙・抽出する手法．クラスタリングと並ぶ代表的な教師なし学習．頻出パターン抽出 (frequent pattern extraction) などともいう． 相関ルールのマイニングでは，支持度や確信度がしきい値以上の相関ルールを列挙する． 時系列，系列データ，グラフマイニング，半構造データマイニングなどでも代表的な手法．頻出する部分系列，部分グラフ，部分木などを列挙したり，一つ見つけたりする． 実数空間では，データの密度関数の極大部分を見つけることともみなせ，バンプハンティング (bump hunting)などともいう． -- しましま ↑
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Lecture "Frequent Pattern Mining"
