医药信息分析与决策-关联规则 ppt课件
合集下载
医药信息分析与决策-层次分析法决策 ppt课件
a12 +
n
ai2
i1
a 22 +
n
ai2
i1
an2 +
n
ai2
i1
+
a1n n
i 1
a in
+
a 2n
n
a in
i1
+
a nn
n
i1
a in
第三步：对矩阵进行归一化处理，即：
W W i n
i
W k
k 1
得到权向量 W i w1,w2,...,wn T
第四步：计算判断矩阵最大特征根
结构； ② 对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要
性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵； ③ 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重； ④ 计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序。
7.2.1 递阶层次结构的建立
① 最高层：问题的预定目标或理想结果，也称目标层；
② 中间层：包括为了实现目标所涉及的中间环节，也可 以由若干层次组成，包括所考虑的准则、子准则，也 称为准则层；
例7-1 某城市为了改善城市环境，提高综合效益 ，提出了2种可供选择的方案：（1）增加城市绿 化面积D1,（2）减少城市环境污染D2。在决策 时需要考虑到：经济效益B1，社会效益B2，环 境效益B3这3个准则层因素对目标实现的影响。
LOREM IPSUM
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.
LOREM IPSUM DOLOR
医学决策支持系统课件培训课件
来表示事件A出现的可能性,P(A)就称为 事件A的概率。
– 较大的可能性用较大的数字来标志 – 较小可能性的就用较小的数字来标志
• 频率:当概率值不易求出时我们往往取频 率作为概率的近似值，频率的概念比较 简单可以很方便地求出。
医学决策支持系统课件 13
3）贝叶斯定理 • 条件概率:
– 有时除了要知道事件的概率P(A)外，还 需要知道在“事件B已出现”的条件下， 事件A出现的条件概率P（A|B）。例如， 我们需要知道在某疾病B发生条件下，症 状A出现的概率时就要计算条件概率 P（A|B）。
医学决策支持系统课件 10
五、 医学决策支持的基本方法
（一）贝叶斯公式和决策理论 1）事件及其相互关系 • 必然事件：在一定条件下必须出观的现象 • 不可能事件：在一定条件下必然不出现的
现象。 • 随机事件：在一定条件下，可能出现也可
能不出现。
医学决策支持系统课件 11
• “两事件A,B中至少有一个出现”也是一 事件，称此事件为A,B的和，记作AUB;
医学决策支持系统课件 14
贝叶斯定理
n
P(Di|S)=P(Di )×P(S|Di)/∑i=1P(Di )×P(S|Di)
• D1,D2,…Dn分别表示n种互斥的疾病,Di为第i个疾 病;
• P(Di)为Di的先验概率(疾病发生的概率)。 • S为用于这些疾病鉴别诊断的某一临床表现或检验
结果的组合（症候） • P(S|Di)为疾病Di的症状S发生的概率； • P(Di|S)为症状S提示疾病Di发生的概率（后验概率）
• 决策（decision making）就是为达到同 一目标在众多可以采取的方案中选择最 佳方案。
• 临床决策支持系统:指帮助医务人员制定 临床决策的计算机程序。
– 较大的可能性用较大的数字来标志 – 较小可能性的就用较小的数字来标志
• 频率:当概率值不易求出时我们往往取频 率作为概率的近似值，频率的概念比较 简单可以很方便地求出。
医学决策支持系统课件 13
3）贝叶斯定理 • 条件概率:
– 有时除了要知道事件的概率P(A)外，还 需要知道在“事件B已出现”的条件下， 事件A出现的条件概率P（A|B）。例如， 我们需要知道在某疾病B发生条件下，症 状A出现的概率时就要计算条件概率 P（A|B）。
医学决策支持系统课件 10
五、 医学决策支持的基本方法
（一）贝叶斯公式和决策理论 1）事件及其相互关系 • 必然事件：在一定条件下必须出观的现象 • 不可能事件：在一定条件下必然不出现的
现象。 • 随机事件：在一定条件下，可能出现也可
能不出现。
医学决策支持系统课件 11
• “两事件A,B中至少有一个出现”也是一 事件，称此事件为A,B的和，记作AUB;
医学决策支持系统课件 14
贝叶斯定理
n
P(Di|S)=P(Di )×P(S|Di)/∑i=1P(Di )×P(S|Di)
• D1,D2,…Dn分别表示n种互斥的疾病,Di为第i个疾 病;
• P(Di)为Di的先验概率(疾病发生的概率)。 • S为用于这些疾病鉴别诊断的某一临床表现或检验
结果的组合（症候） • P(S|Di)为疾病Di的症状S发生的概率； • P(Di|S)为症状S提示疾病Di发生的概率（后验概率）
• 决策（decision making）就是为达到同 一目标在众多可以采取的方案中选择最 佳方案。
• 临床决策支持系统:指帮助医务人员制定 临床决策的计算机程序。
医药信息分析与决策--第6章多指标决策1
2(Maij) m 2MaijM
(mM inaij,MM axaij,1im)
2. 线性比例变换法 将某个指标值与其最优值进行比较。
令 对于效益型指a标j ：，m 1im aaxij ,0 aj 1m im ianij 0
对于成本型指标：
rij
a ij
ajrijaja ij
3. 极差变换法 对于效益型指标，令
6.3.2 相对比较法
是一种主观赋权法。
所有指标分别按行和列排列，构成一个正方形的表；然后对指标两两比较进行评分，并将评分值 记入表中相应位置，再将各指标评分值按行求和，得到评分总和；最后，进行归一化处理，求得 各指标的权重。
设有n个决策指标xj（1≤ j ≤ n），两两相互比较评分，其分值设为wij，则有：
【例6-1】对于阑尾炎的治疗，常见的治疗方案有保守药物治疗、腹腔镜手术和传统手术3 种。这些方案在治疗时间、费用、效果、根治程度、耐受性等方面存在差异，如下表所示。
治疗方案
治疗时间 （天）
治疗费用 （元）
治疗 效果
根治 程度
耐受性 副作用 安全性
药物治疗
3
腹腔镜手术
3
传统手术
7
1000 4500 3500
0 .1 7 6 50 .1 8 9 50 .4 1 1 80 .4 7 3 70 .1 5 7 90 .2 6 3 20 .2 0 0 0
（3）分别计算每个指标的熵值ej、差异度gj和权重wj：
x1
x2
ej
0.9438
0.7917
gj
0.0562
0.2083
wj
0.1048
0.3882
X2指标权重最大。
值。极端值0和10通常不用，留给极特殊的情况。
(mM inaij,MM axaij,1im)
2. 线性比例变换法 将某个指标值与其最优值进行比较。
令 对于效益型指a标j ：，m 1im aaxij ,0 aj 1m im ianij 0
对于成本型指标：
rij
a ij
ajrijaja ij
3. 极差变换法 对于效益型指标，令
6.3.2 相对比较法
是一种主观赋权法。
所有指标分别按行和列排列，构成一个正方形的表；然后对指标两两比较进行评分，并将评分值 记入表中相应位置，再将各指标评分值按行求和，得到评分总和；最后，进行归一化处理，求得 各指标的权重。
设有n个决策指标xj（1≤ j ≤ n），两两相互比较评分，其分值设为wij，则有：
【例6-1】对于阑尾炎的治疗，常见的治疗方案有保守药物治疗、腹腔镜手术和传统手术3 种。这些方案在治疗时间、费用、效果、根治程度、耐受性等方面存在差异，如下表所示。
治疗方案
治疗时间 （天）
治疗费用 （元）
治疗 效果
根治 程度
耐受性 副作用 安全性
药物治疗
3
腹腔镜手术
3
传统手术
7
1000 4500 3500
0 .1 7 6 50 .1 8 9 50 .4 1 1 80 .4 7 3 70 .1 5 7 90 .2 6 3 20 .2 0 0 0
（3）分别计算每个指标的熵值ej、差异度gj和权重wj：
x1
x2
ej
0.9438
0.7917
gj
0.0562
0.2083
wj
0.1048
0.3882
X2指标权重最大。
值。极端值0和10通常不用，留给极特殊的情况。
医药信息分析与决策理论基础幻灯片
应用举例
例 1-4 方案a1为不加检验装置 方案a2为加检验装置
期望费用计算表
次品率 概率
方案a1
方案a2
θi P( θi) u(a1, θi) u(a1, θi) P( θi) u(a2, θi) u(a2, θi) P( θi)
0.01 0.25 35 8.75 280
70
0.05 0.35 175 61.25 280
医药信息分析与决策理论 基础幻灯片
本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！
第一节 绪论
在生活和工作中，我们会对各种问题持续不 断的、不得不的做出各种决策，以便为自己 和组织提供时机。但要作出好的决策并不是 意见容易的事。在今天竞争性强、节奏快的 环境中，我们所面临的问题常常比较复杂， 且决策的方案多种多样，用什么方法可以比 较科学的形成有效的决策，计算机能起到什 么样的作用，是本课程要介绍的主要内容。
猜不对，那我和梁..林..钟..考0分。
非全情报
1. 摸摸头发？ 2. 闻闻气味？ 3. 对对联？
0.75 0.25
缺货的时机损失
●缺货可以导致销售业绩下降；
●缺货导致顾客不能买到所需的商品，降低顾 客效劳的水平，不利于商场形象的维护；
●缺货过多导致顾客不信任商场，甚至疑心该 公司的商品经营实力；
●缺货导致货架空间的浪费。
应用举例
例2-4 某工厂生产文具盒（铁皮），若一件 次品被混入喷漆，其修理返工费为2.50元， 每批生产1400件。 也可以添置一套检测设备，在生产过程中， 自动将次品剔除，但是每批需要花检测费 280元。
大
0.6 200 100 20
医药信息分析与决策第6章多指标决策1PPT课件
令
aj
m 1im aaxij
0
，
aj
1m im ianij
0
,
对于效益型指标：
rij
a ij
a
j
对于成本型指标：
rij
a
j
a ij
3. 极差变换法 对于效益型指标，令
对于成本型指标，令
sj
对于固定型指标，令
rij
a ij
-
a
j
a
j
a
j
rij
a
j
- a ij
a
j
a
j
rij
1 |aij sj | Max|aij sj
|
【例6-3】对例6-2中量化后的决策矩阵进行标准化处理。
解：治疗时间（x1）、治疗费用（x2）和副作用（x6）为成本 型指标，治疗效果（x3）、根治程度（x4）、耐受性（x5） 和安全性（x7）是效益型指标。
（1）向量归一化法：先成本型指标转为效益型指标
3 1000 3 3 7 5 7 A3 4500 7 7 9 5 5
第6章 多指标决策
多指标决策概述
多指标决策（Multiple Attribute Decision making，MADM）
在解决问题时，往 往要同时考虑多项
指标。
（1）决策信息的获取。决策信息 一般包括指标权重和指标值两方 面，权重表示了该指标对决策的
相对重要程度；
2015
2016
2017
2018
值。
【例6-1】对于阑尾炎的治疗，常见的治疗方案有保守药 物治疗、腹腔镜手术和传统手术3种。这些方案在治疗时 间、费用、效果、根治程度、耐受性等方面存在差异， 如下表所示。
(医学课件)医药信息分析与决策-多指标决策PPT幻灯片
本型指标，治疗效果（x3）、根治程度（x4）、耐受性（x5） 和安全性（x7）是效益型指标。 （1）向量归一化法
0.7071 0.9615 0.2900 0.2545 0.5937 0.7071 0.7684
R rij 37 0.7071 0 0.6767 0.5937 0.7634 0.7071 0.5488
决策信息的获取:决策信息一般包括指标权重和指标值两方面，权重表示了该指标对决策 的相对重要程度； (通过一定的方式)对决策信息进行综合并对方案进行排序和择优。
4
6.1.1 多指标决策的基本概念 一个多指标决策问题一般由备选方案、评价指
标和指标权重组成。 多指标决策一般可以描述为以下形式：
S = {s1, s2, …, sm}：m个备选方案； X = {x1, x2, …, xn}：n个评价指标； A = [aij]mn(1≤i ≤ m，1 ≤ j ≤ n)：决策矩阵，其中aij是方案si对应于指标xj的值。
x2
s4
s5
s6
s1
s3
s2
x1
9
6.2 决策指标的标准化处理 6.2.1 定性指标的量化 常用方法：将指标依描述程度的强弱划分为若
干级别，分别赋予不同的量值。
通常将描述程度划分为9个或5个级别。 一般取0~10间的整数，每个级别赋予适当分值。 极端值0和10通常不用，留给极特殊的情况使用。
定性指标的量化不改变指标的性质。
中
高
腹腔镜手
术
3
4500 好 高 很好 中 一般
传统手术 7
3500 好 很高 差
大
低
6
6.1.2 多指标决策的特点
决策问题的指标大于或等于2个。 指标量纲不统一，指标之间往往并不具备直接可
0.7071 0.9615 0.2900 0.2545 0.5937 0.7071 0.7684
R rij 37 0.7071 0 0.6767 0.5937 0.7634 0.7071 0.5488
决策信息的获取:决策信息一般包括指标权重和指标值两方面，权重表示了该指标对决策 的相对重要程度； (通过一定的方式)对决策信息进行综合并对方案进行排序和择优。
4
6.1.1 多指标决策的基本概念 一个多指标决策问题一般由备选方案、评价指
标和指标权重组成。 多指标决策一般可以描述为以下形式：
S = {s1, s2, …, sm}：m个备选方案； X = {x1, x2, …, xn}：n个评价指标； A = [aij]mn(1≤i ≤ m，1 ≤ j ≤ n)：决策矩阵，其中aij是方案si对应于指标xj的值。
x2
s4
s5
s6
s1
s3
s2
x1
9
6.2 决策指标的标准化处理 6.2.1 定性指标的量化 常用方法：将指标依描述程度的强弱划分为若
干级别，分别赋予不同的量值。
通常将描述程度划分为9个或5个级别。 一般取0~10间的整数，每个级别赋予适当分值。 极端值0和10通常不用，留给极特殊的情况使用。
定性指标的量化不改变指标的性质。
中
高
腹腔镜手
术
3
4500 好 高 很好 中 一般
传统手术 7
3500 好 很高 差
大
低
6
6.1.2 多指标决策的特点
决策问题的指标大于或等于2个。 指标量纲不统一，指标之间往往并不具备直接可
第四章 医药管理信息系统 PPT课件
2、医院信息的作用
1)医院信息是医院管理的基础
医院资源包含三个方面： 人-----各类人员组织的活动及人才建设、技 术力量提高等，最终转换为医疗成果； 物-----各种药品、设备； 信息-----各种数据资料。
要想合理组织人力物力，充分发挥作用，达 到良好的医疗效果，就要借助信息的流通，才能 使决策者耳聪目明，使其决策、计划、指令正确 有效，医院管理井然有序。
四、医疗保健信息
时代将进入知识经济，知识将是最重要的资源和 巨大的财富，脑力劳动将成为产生社会财富的主 要劳动方式，神经保护药受重视。
计划生育是我国的基本国策，生殖健康在国际倍 受重视。避孕、抗早孕等生育调节剂，以及其他 辅助药物的研究开发十分必要。 随着我国医疗改革的实施，全科医学、社区医疗 保健及贯彻WHO提出的“21世纪人人享有卫生 保健” ，健康不仅是人权而是自我责任，基本 卫生保健主要应当通过自我护理和自我药疗来达 到，非处方药（OTC）将有很大的市场。(保健 误区 )
ห้องสมุดไป่ตู้
(二) 医院信息与作用
1．医院信息总体和分类
(1)
医院总体信息
医院内部各部门、各环节所产生的信息， 如文件、计划、数据、统计、报表、症状、 体征、疗效、经验和教训等
外界环境所产生的信息，如上级指示、方 针政策、科技动态和社会反映等。
(2)医院信息分类
按主题分
医疗信息：
病人的临床诊疗信息，包括临床诊疗信息、医学影像检查 信息，有关治疗信息、护理信息、营养配餐信息、药物监 测信息、重症监护信息等；
3 、企业外部医药数据库资源的管理
医药数据库与医药行业网站相比，专题性更 强一些，对企业信息需求来说更具有针对性。 很多数据库可以实现随时更新，时效性非常 强，并且检索方式简单。 企业可根据自身需求，选择合适的数据库， 及时得到相关信息并加以整理留存，为企业 生产服务。
《医药相关课件PPT大全》
细胞和组织的基本结构
细胞结构
详细描述细胞的不同组成部 分，如细胞膜、细胞器和细 胞核。
组织分类
介绍不同类型的组织，如上 皮组织、结缔组织和神经组 织。
组织功能
探讨组织在人体中的功能和 作用，如传导信号和维持机 体稳态。
医学统计学与药物临床试验设计
1 数据分析
2 临床试验类型
3 试验设计
介绍医学统计学的基本 原理和常用的数据分析 方法，如t检验和回归分 析。
使用技巧
提供注射剂的正确使用技巧和 注意事项，确保患者的安全与 舒适。
注射部位
详细介绍不同注射剂的最佳注 射部位以及推荐的注射技术。
药物不良反应防治措施
1
常见不良反应
列举常见药物的不良反应及其症状，
预防措施
2
如过敏反应和药物依赖性。
提供减少药物不良反应发生的预防措
施，如剂量控制和个体化治疗。
3
治疗方法
《医药相关课件PPT大全》
欢迎来到《医药相关课件PPT大全》！本课件提供全面深入的医药知识，助您 在医药领域取得更大的成就。
医药学基础知识Biblioteka 1 核心概念了解医药学的基本概念和重 要原理，奠定学习的基础。
2 研究方法
探索医药学领域的研究方法， 如临床试验和观察研究。
3 前沿技术
介绍医药学的最新技术和研究进展，如基因编辑和精准医疗。
详细说明药物临床试验 的不同类型，如随机对 照试验和开放标签试验。
提供设计药物临床试验 的关键要素和注意事项， 确保试验结果的可信性。
药理学常用概念解析
药物作用机制
深入了解药物如何在人体内 发挥作用，包括药物与受体 的相互作用和信号转导。
医药产品市场研究和决策管理 ppt课件
医药产品市场研究和决策管理
获得市场决策信息的方法
衡量—量化研究：
医生的行为 态度 观点 知名度 用法 知识
探讨—定性研究：
动机 情感 市场需求 诊断/处方标准 用药决策流程 产品/定位/推广/概念 “点子”的研究
医药产品市研究： 客观性 样本量大 描述市场的现状 格式化的调查问卷 研究数据由计算机统计 处理 相对费用较高
医药产品市场研究和决策管理
怎样成为一个专业的好客户
专业的研究者：明白自己想要的东西 清楚研究目标和市场研究简介 现实的需求和时间：最好提前三个月，才能保证质量 良好的沟通能力 不依不饶的监督 目标：发展建立良好而专业的工作关系
市场研究中的问题
营销人员对市场研究的理解不同 市场研究人员素质良莠不齐 市场研究出现偶然的错误或结论太晚 个人作风和行为的差异
医药产品市场研究和决策管理
优秀市场研究的特征
科学方法 创造性 采用多种方法 模型和数据的互依性 信息的价值和成本 有益的怀疑论
医药产品市场研究和决策管理
市场调研的基本流程
医药产品市场研究和决策管理
预调研
小范围 正式调研前最后的准备 非常重要
医药产品市场研究和决策管理
数据收集
最花钱的部分 最耗时的部分 最难的部分 调研公司最不愿提及的部分 市场人员最容易忽视的部分 决定调研成败的部分
医药产品市场研究和决策管理
数据分析和处理
运用统计工具从数据中提炼出恰当的调查结果， 以图表的形式将结果展示出来；
医药产品市场研究与决策管理
医药产品市场研究和决策管理
目录
市场研究与决策的关系 市场研究的概念 市场研究的方法 如何成为一个专业的好客户
医药产品市场研究和决策管理
获得市场决策信息的方法
衡量—量化研究：
医生的行为 态度 观点 知名度 用法 知识
探讨—定性研究：
动机 情感 市场需求 诊断/处方标准 用药决策流程 产品/定位/推广/概念 “点子”的研究
医药产品市研究： 客观性 样本量大 描述市场的现状 格式化的调查问卷 研究数据由计算机统计 处理 相对费用较高
医药产品市场研究和决策管理
怎样成为一个专业的好客户
专业的研究者：明白自己想要的东西 清楚研究目标和市场研究简介 现实的需求和时间：最好提前三个月，才能保证质量 良好的沟通能力 不依不饶的监督 目标：发展建立良好而专业的工作关系
市场研究中的问题
营销人员对市场研究的理解不同 市场研究人员素质良莠不齐 市场研究出现偶然的错误或结论太晚 个人作风和行为的差异
医药产品市场研究和决策管理
优秀市场研究的特征
科学方法 创造性 采用多种方法 模型和数据的互依性 信息的价值和成本 有益的怀疑论
医药产品市场研究和决策管理
市场调研的基本流程
医药产品市场研究和决策管理
预调研
小范围 正式调研前最后的准备 非常重要
医药产品市场研究和决策管理
数据收集
最花钱的部分 最耗时的部分 最难的部分 调研公司最不愿提及的部分 市场人员最容易忽视的部分 决定调研成败的部分
医药产品市场研究和决策管理
数据分析和处理
运用统计工具从数据中提炼出恰当的调查结果， 以图表的形式将结果展示出来；
医药产品市场研究与决策管理
医药产品市场研究和决策管理
目录
市场研究与决策的关系 市场研究的概念 市场研究的方法 如何成为一个专业的好客户
医药产品市场研究和决策管理
医药信息管理第一章幻灯片
(2) 经过近年的持续拓展，金陵药业 ( 13.26,1.11,9.14%)已从原先生产“脉络宁〞的单一产 品模式，开展形成从“中药材GAP种植基地〞、“GMP 生产基地〞、“GSP药品流通〞、“医院消费终端〞的 完整产业链，尝试性介入“医药产业基金〞，一个以中 成药为主、天然药和海洋药为重点、生物技术和医药产 业为开展方向、适度多求
课堂讲授 讨论〔课上、课下〕 聘请具有实战经历的专家讲座 观看录像片 完成作业 考试 注意出席问题
第一章 绪 论
第一节 信息 一、信息的概念 二、信息的特征 三、信息的分类
第二节 信息管理 一、信息管理的概念 二、信息管理的特征 三、信息管理的原理
第一节 信 息
一、信息的概念 一〕信息的含义 “信息〞一词作为自然语言，从字义上来讲，
运动状态。 在这里，主体所感知的是外部世界向主体输入的
信息，主体所表达的那么是主体向外部世界输 出的信息。 感知——理解——判断-——决策
中国2000年死因顺位
25% 23%
22%
21%
20%
15%
10%
5%
3.20% 3.10%
1.50%
0% 心脏病 癌症 中风 肺炎 传染病 糖尿病
〔4〕信息的定义阐述 信息是物质存在的一种方式、形态或运动状态， 是事物的一种普遍属性， 一般指数据、消息中所包含的意义， 可以使消息中所描述事件的不确定性减少。
是消息的同义词。 在汉语中，“信息〞作为词汇的出现和使用，
可以追溯到1000多年前。 唐: 许浑 “塞外音书无信息，道旁车马起尘埃。〞 宋: 陈亮 “欲传春信息，不怕雪埋藏。〞
在西文中，“信息〞作为词汇来源于拉丁文 “information〞一词，含有陈述、解释之意， 也是消息的同义词。
课堂讲授 讨论〔课上、课下〕 聘请具有实战经历的专家讲座 观看录像片 完成作业 考试 注意出席问题
第一章 绪 论
第一节 信息 一、信息的概念 二、信息的特征 三、信息的分类
第二节 信息管理 一、信息管理的概念 二、信息管理的特征 三、信息管理的原理
第一节 信 息
一、信息的概念 一〕信息的含义 “信息〞一词作为自然语言，从字义上来讲，
运动状态。 在这里，主体所感知的是外部世界向主体输入的
信息，主体所表达的那么是主体向外部世界输 出的信息。 感知——理解——判断-——决策
中国2000年死因顺位
25% 23%
22%
21%
20%
15%
10%
5%
3.20% 3.10%
1.50%
0% 心脏病 癌症 中风 肺炎 传染病 糖尿病
〔4〕信息的定义阐述 信息是物质存在的一种方式、形态或运动状态， 是事物的一种普遍属性， 一般指数据、消息中所包含的意义， 可以使消息中所描述事件的不确定性减少。
是消息的同义词。 在汉语中，“信息〞作为词汇的出现和使用，
可以追溯到1000多年前。 唐: 许浑 “塞外音书无信息，道旁车马起尘埃。〞 宋: 陈亮 “欲传春信息，不怕雪埋藏。〞
在西文中，“信息〞作为词汇来源于拉丁文 “information〞一词，含有陈述、解释之意， 也是消息的同义词。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
则称 为频繁项目集，否则，称 为非频繁项目集。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 强关联规则: 关联规则称为强关联规则， 必须
且
同时成立，否
则称为弱关联规则。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 性质1. 设X 和 Y是数据集 中的项目子集
（1）若
，则support (X )
support (Y)
（2）若
是，参与连接的两个K项集合前k-1项相同，第k项不同。
2. 产生频繁项集的过程
2. 剪枝步
从CK+1删除K项子集不在LK中的项、并利用以下性质删除支持度小于sup的项。 Apriori 性质： 任何K+1项频繁集的任意K项子集必须是频繁的 支持度计算
C为CK中的一项，T是事务集中的一条事务，如果C∈T，C的支持度加1，遍历 整个数据库，可以得到C的支持度 例：C1={I1,I2}，T2={I1,I2,I3} c.sup++
表示。项目的集合称为项目集，简称项集。设集合
是项
集， I中项目的个数为 n ，则集合 称为 n -项集。例如，集合{啤酒，
尿布，牛奶}是一个3-项集。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 事务与事务集: 设
是由数据库中所有项目构成的集合
，一次处理所含项目的集合用 表示，是 I 的子集，称为一个事务。
事务的集合
2.利用频繁项目集生成所需要的关联规则。 对每一频繁项目集 ,找到其所有非空子集 ,如果比 率： 称为强关联规则。
8.2.2 Apriori算法
• 1.Apriori算法基本思想。 Apriori算法的基本思想是通过对数据库的多次扫描来计算项集的支持 度，发现所有的频繁项集从而生成关联规则。Apriori 算法 使用称为 逐层收索的迭代方法，首先寻找1-项频繁集的集合，集合 记做L1， L1用于寻找两项频繁集合L2，L2 用于寻找L3，如此下去，直到不能 找K项频繁集合
8.1.1啤酒与尿布
• 搞清原因后，沃尔玛的工作人员打破常规，尝试将啤酒和尿片摆在一 起，结果使得啤酒和尿片的销量双双激增，为商家带来了大量的利润
• 在顾客同一次购物活动中，对其所购买商品组成的相关性进行研究的 方法学
8.1.2 基本概念与规则度量
• 项目与项集:数据库中不可分割的最小信息单位，称为项目，用符号 i
阈值(minsupport)和最小置信度阈值(mincontinence)。其中，
minsupport描述了关联规则的最低重要程度，minconfidence规定了
关联规则必须满足的最低可靠性。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 频繁项集: 设
为项目的集合，且
， ，对
于给定的最小支持度minsupport，若 的支持度support minsupport，
• (5) 根据最小支持度，由候选（ k+1 ）-项集的集合Ck+1，产 生频繁（ k+1 ）-项集的集合Lk+1；
• K项频繁集候选集：每个项都有K个元素，用C表示K项频繁集：每一 项都满足最小支持度的项，每个项中有K个元素，用L表示。
2. 产生频繁项集的过程
1. 连接步
C1(1-项频繁集候选集):扫描数据库,对每个单独的项进行计数得到C1。 L1(1-项频繁集):从C1中删除支持度小于sup的项得到L1。 Ck+1(K+1项频繁集候选集)：CK+1由Lk与自身连接得到，即CK+1=Lk*Lk连接的条件
第8章 关联规则
主要内容
• 关联规则概述 • 关联规则算法 • 关联规则应用案例
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
，且 X是非频繁项目集，则
Y也是非频繁项目集，即任意弱项目集的超集都是
弱项集。
（3）若
，如果 Y是频繁项目集，则
X也是频繁项目集，即任意大项集的子集都是大
项集。
8.2 关联规则算法
• 8.2.1关联规则挖掘过程
关联规则挖掘问题可分解为以下两个子问题:
1.找频繁项目集:找出事务数据库 中所有大于或等于用户指定最小支持度的项目集 (itemset)，即频繁项目集。本章中项目集的支持度可简单地用包含该项目集的数目来 表示。
3.Apriori算法的主要步骤
• (1) 扫描全部数据，产生候选1-项集的集合C1； • (2) 根据最小支持度，由候选1-项集的集合C1产生频繁1-项
集的集合L1； • (3) 对k>1，重复执行步骤(4)、(5)、(6)；
• (4) 由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选（k+1）-项集的集 合Ck+1；
含X 和Y的事务数与所有事务数之比,记为support (
)，即：
support ( ) = support
=
。
• 支持度反映了 X和 Y中所含项在事务集中同时出现的频率。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 关联规则的置信度（confidence）:关联规则的置信度是事务集中包含
X和 Y 的事务数与所有包含X的事务数之比，记为confidence(
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对规则概述
8.1.1啤酒与尿布
• 在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒赫然地摆在一起出售。
为啥…？
• 每逢周末，啤酒和尿片的销量都很大 • 有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班后要买尿片，而丈夫们在买
完尿片以后又顺手买啤酒
包括 k 个事务，称为事务集。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 关联规则: 关联规则是形如
的蕴含式，其中事务 X, Y 分别是
I 的真子集，并且
。 X称为规则的前提， Y称为规则的结果。
关联规则反映 X中的项目出现时， Y中的项目也跟着出现的规律。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 关联规则的支持度（support）:关联规则的支持度是事务集中同时包
)
，
即：
• 置信度反映了包含X 的事务中，出现Y 的条件概率。
8.1.2 基本概念与规则度量
• 最小支持度与最小置信度: 用户为了达到一定的要求，需要指定规则
必须满足的支持度和置信度阈值，当support (
) 、confidence(
) 分别大于等于各自的阈值时，认为 是有价值的，被称为最小支持度