利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

首先，如果不熟悉weka的使用的话，可以从我的git仓库里面拉取一下weka的相关教程，仓库里面还有包含此次实例的所有资源

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

1. weka安装

我们可以在weka的官网上下载weka软件：weka官网

如果下载速度慢的话也可以直接从我的git仓库里面拉取这个软件，软件是win64位的weka-3-8-6

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

然后找到对应版本：

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

点击就可以开始下载了，一路安装就好了，因为weka是基于Java开发，所以如果你的电脑没有Java环境的话，可能在安装的过程中会提示你安装Java，选择安装即可。这里我们需要记住一下我们安装的路径，因为我们后面还需要进入到安装目录中来

2. 先分析一个Apriori算法的关联规则挖掘实例

先打开这个文档，这个文档里面有一个基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

可以先看一遍，看能不能用笔自己算出来，计算的步骤可以看下笔者的上一篇文章：数据挖掘十大算法之Apriori算法

只有理解了Apriori算法，才能够自己编写代码进行实践，weka只是工具，帮助我们快速分析的工具，在分析之前我们需要先知道分析的步骤

这里我们需要对下表中数据进行数据挖掘，寻找这些疾病之间的关系：

病人记录号	疾病名称
1	心力衰竭、其他疾病
2	心力衰竭
3	心力衰竭、尿毒症
4	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
5	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
6	糖尿病
7	糖尿病、心力衰竭、其他疾病
8	糖尿病、尿毒症
9	糖尿病
10	糖尿病、肾功能衰竭、尿毒症
11	糖尿病
12	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
13	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
14	肾功能衰竭
15	肾功能衰竭、其他疾病
16	肾功能衰竭、糖尿病
17	肾功能衰竭、尿毒症
18	肾功能衰竭
19	尿毒症、糖尿病、肾功能衰竭
20	尿毒症、肾功能衰竭
21	尿毒症
22	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
23	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
24	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症
25	心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病、尿毒症

我们先回顾一下进行关联分析的步骤：

Step1：令K = 1 ，计算单个项目的支持度，并筛选出频繁1项集（大于最小支持度）

Step2：（从K=2开始）根据K-1项的频繁项目集生成候选K项目集，并进行预剪枝

Step3：由候选K项目集生成频繁K项集（筛选出满足最小支持度的k项集）

重复步骤2和3，直到无法筛选出满足最小支持度的集合。（第一阶段结束）

Step4：将获得的最终的频繁K项集，依次取出。同时计算该次取出的这个K项集的所有真子集，然后以排列组合的方式形成关联规则，并计算规则的置信度以及提升度，将符合要求的关联规则生成提出。（算法结束）

我们可以从上表中知道这些病在事物中出现的次数为：

心力衰竭	尿毒症	肾功能衰竭	糖尿病	其他疾病
12	15	16	16	3

我们先生成候选1项集，并计算其支持度，支持度（sup(x)） = 某个项集X在事物集中出现的次数 / 事物集中记录的总个数

项集	支持度
心力衰竭	12/25 = 0.48
尿毒症	15/25 = 0.6
肾功能衰竭	16 / 25 = 0.64
糖尿病	16 / 25 = 0.64
其他疾病	3 / 25 = 0.12

这里我们规定最小支持度(Support) = 40%，并筛选出频繁一项集（将不满足min_support的项集去除掉）

项集	支持度
心力衰竭	12/25 = 0.48
尿毒症	15/25 = 0.6
肾功能衰竭	16 / 25 = 0.64
糖尿病	16 / 25 = 0.64

现在我们有筛选出的频繁一项集经过排列组合生成候选二项集，共有C42 = 6个候选二项集

同样我们可以算出每个项集的支持度（过程与上面一样，这里不再赘述）：

项集	支持度
心力衰竭、糖尿病	36%
心力衰竭、尿毒症	36%
心力衰竭、肾功能衰竭	32%
糖尿病、尿毒症	44%
糖尿病、肾功能衰竭	44%
尿毒症、肾功能衰竭	48%

筛选出频繁二项集

项集	支持度
糖尿病、尿毒症	44%
糖尿病、肾功能衰竭	44%
尿毒症、肾功能衰竭	48%

当然可以先进行预剪枝，但是这里预剪枝排除不了候选项集。同理我们可以求出频繁三项集

项集	支持度
糖尿病、尿毒症、肾功能衰竭	40%

最后一步我们需要求出不同项集之间的支持度(Support)和置信度(Confidence)：

🚩（支持度）Support=（AUB)count/n 即A和B同时出现的次数之和与事务数n之比。

🚩（置信度）Confidence=（AUB)count/Acount 即A和B同时出现的次数之和与A出现次数之比。

我们可以计算出：

糖尿病→尿毒症 Confidence=11/16=68.7%

糖尿病→肾功能衰竭 Confidence=11/16=68.7%

糖尿病→（尿毒症∩肾功能衰竭） Confidence=10/16=62.5%

（尿毒症∩糖尿病）→肾功能衰竭 Confidence=10/11=90%

为方便起见，将糖尿病标记为T，尿毒症标记为N,肾功能衰竭标记为S。总结出部分关联规则。

关联规则	支持度	置信度
T→N	44%	68.7%
T→S	44%	68.7%
T→(N∩S)	40%	62.5%
(T∩N)→S	40%	90.00%

根据以上关联规则可得出一下结论：

（1）糖尿病、尿毒症、肾功能衰竭三种疾病之间有一定的关联关系。

（2）对于同时患有糖尿病和尿毒症的44%的疾病人群而言，有68.7%的糖尿病患者会并发尿毒症。

（3）对于同时患有糖尿病和肾功能衰竭的44%的疾病人群而言，有68.7%的糖尿病患者会并发肾功能衰竭。

（4）有40%的患者同时患有糖尿病、尿毒症、肾功能衰竭，其中有62.5%的糖尿病患者会并发尿毒症和肾功能衰竭，有90%的糖尿病和尿毒症患者会并发肾功能衰竭。

3. 利用weka进行数据挖掘

如果数据量很大，例如数据库里有几十万条数据，那我们手算肯定是不行的，所以我们就需要借助weka这款软件来帮助我的进行数据分析和挖掘。weka的详细用法在上面已经给了下载的链接，可以看一下，接下来我们开始实战

首先我们要知道：WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件

我们可以在weka安装目录的data目录下找到一些默认的ARFF格式的文件

使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。

幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件所支持的。此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。

3.1 将数据转为ARFF格式

首先我先以Excel为例，说明如何获得CSV文件。然后我们将知道CSV文件如何转化成ARFF文件，毕竟后者才是WEKA支持得最好的文件格式。面对一个ARFF文件，我们仍有一些预处理要做，才能进行挖掘任务。

Excel的XLS文件可以让多个二维表格放到不同的工作表（Sheet）中，我们只能把每个工作表存成不同的CSV文件。打开一个XLS文件并切换到需要转换的工作表，另存为CSV类型，点“确定”、“是”忽略提示即可完成操作。

ARFF是表示属性关系文件格式的首字母缩略词。它是使用标题的CSV文件格式的扩展，提供有关列中数据类型的元数据。

我们以上面我们手算过的关联案例来演示，首先我们需要把数据整理到Excel表中，后期我们可以通过Java编写程序来自动化完成这些步骤。这里我们将患病标记为yes，不患病标记为no，得到整理好的Excel表，此表也可以从我提供的git仓库中拉取到

我们再填Excel表的时候要注意的是：

不要包含中文
不要用数字做标识，要用yes/no做标识

当然还有很多值得注意的点，请看参考文章的第一篇

填好的Excel长这样，这里我用行数代替患者编号了，因为编号没有什么意义

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

我们将此表另存为，保存格式选择CSV格式，不用管提示，一路确认就好

打开我们的CSV格式的文件，长这样

利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例

现在我们需要进一步转换格式：.csv -> .arff
这里有两种方式，将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。

运行WEKA的主程序，出现GUI后可以点击下方按钮进入相应的模块。我们点击进入“Simple CLI”模块提供的命令行功能。在新窗口的最下方（上方是不能写字的）输入框写上
java weka.core.converters.CSVLoader 文件路径加上文件名.csv > 文件路径加上文件名.arff
在WEKA 3.5中提供了一个“Arff Viewer”模块，我们可以用它打开一个CSV文件将进行浏览，然后另存为ARFF文件。
进入“Exploer”模块，从上方的按钮中打开CSV文件然后另存为ARFF文件亦可