关联规则与聚类的关系与区别
关联规则与聚类的关系与区别
关联规则挖掘与聚类算法都是无监督方法，那一起来了解一下这两种算法的关系和区别。
概念
- 关联规则（Association Rule）：数据挖掘中用于揭示数据项之间关系的技术，通常用于市场篮子分析（Market Basket Analysis）。它的目标是发现不同数据项之间的关联模式，例如“购买面包的人通常会购买牛奶”。
常见模型：
支持度（Support）：某项集合在数据集中出现的频率。
置信度（Confidence）：在一个规则 A→B 中，事件 A 发生时，事件 B 也发生的概率。
提升度（Lift）：衡量 A 与 B是否独立。提升度大于 1 表示 A 和 B 之间有正相关关系。
聚类（Clustering）：一种无监督学习方法，用于将数据划分为不同的组（簇），使得同一组中的数据对象在某种度量上更相似，而不同组之间的数据差异较大。常见的聚类算法包括 K-Means、DBSCAN、层次聚类等。
区别
特性 | 关联规则 | 聚类 |
|---|---|---|
任务类型 | 关联分析，寻找数据项间的关系 | 数据划分，寻找相似性较高的簇 |
数据要求 | 通常是离散型事务数据（如购物篮数据） | 可处理数值型和类别型数据 |
算法输入 | 数据事务（如购物记录、事件组合） | 数据点和距离度量 |
输出结果 | 条件规则（如 A→B） | 数据划分（如 C1,C2,C3） |
目标 | 揭示数据项之间的强关联关系 | 最大化簇内相似性，最小化簇间差异 |
监督性 | 无监督（部分任务可包含规则约束） | 无监督 |
关系
尽管关联规则和聚类的目标和应用场景不同，但两者可以结合使用，以提升数据分析的效果：
结合场景 1：对聚类后的结果应用关联规则
聚类算法将数据划分为若干组（如按顾客购买行为将顾客分为不同的群体），然后对每个簇单独应用关联规则挖掘，揭示每个群体的特征或行为模式。例如：聚类得到不同客户群体后，使用关联规则挖掘每个群体中的商品组合偏好。
结合场景 2：关联规则指导聚类过程
在某些场景下，关联规则的结果可以为聚类提供特征或指导。例如：挖掘商品的关联规则后，将商品的组合信息转化为新的特征，再应用聚类算法对顾客进行细分。
具体应用案例
零售分析
关联规则：发现哪些商品经常被一起购买（如面包和牛奶）。
聚类：根据购买行为将顾客分为不同群体（如价格敏感型和品牌忠诚型）。
社交网络分析
关联规则：挖掘用户间的交互模式（如用户 A 关注用户 B，用户 B 常关注用户 C）。
聚类：根据社交关系将用户分组（如兴趣相同的用户分为一类）。
推荐系统
关联规则：推荐与用户购买历史相关的商品（如推荐与最近购买商品相关的配件）。
聚类：根据用户特征（如购买习惯）对用户进行分组，提供群体推荐。
总结
关联规则和聚类虽然在任务目标和技术实现上存在差异，但可以互为补充。聚类侧重于揭示数据的整体结构，关联规则专注于发现细节中的模式。在实际应用中，将两者结合可以更全面地挖掘数据的潜在价值。