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apriori算法例题

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-03-11 21:35:41 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

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apriori算法例题(1)

  Apriori算法是关联规则挖掘中最常用的算法之一,它是一种基于频繁项集的挖掘方法,可以从大规模数据中挖掘出频繁项集和关联规则远 虑 算 法 网。本文将介绍Apriori算法的原理、流程和实现,并给出一个例题进行分析。

一、Apriori算法原理

  Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质,从而避免对数据集进行全排列的操作,从而提高算法的。频繁项集是指在数据集中出现频较高的项集,这些项集的出现频可以用支持度来表,支持度越高,说明该项集在数据集中出现的频越高。

  Apriori算法的原理可以概括为以下几个步骤:

1. 扫描数据集,计每个项的支持度,得到频繁1项集www.moneyprint.net

  2. 根据频繁1项集,生成候2项集,并扫描数据集,计每个候2项集的支持度,得到频繁2项集。

3. 根据频繁2项集,生成候3项集,并扫描数据集,计每个候3项集的支持度,得到频繁3项集。

4. 重复以上步骤,直到不能再生成新的频繁项集为止。

  5. 根据频繁项集,生成关联规则,并计算每个规则的置信度和支持度www.moneyprint.net远虑算法网

二、Apriori算法流程

Apriori算法的流程如下:

1. 初始化:将每个项作一个单独的集合。

2. 迭代:不断生成候项集,并通过支持度筛出频繁项集。

  3. 终止条件:不能再生成新的频繁项集。

4. 生成关联规则:对于每个频繁项集,生成所有可能的关联规则,并计算置信度和支持度远_虑_算_法_网

  5. 输出结果:输出所有满足置信度和支持度要求的关联规则。

三、Apriori算法实现

  下将通过一个例题来Apriori算法的实现过程。

假设我有以下数据集:

  | TID | Items |

| --- | --- |

  | 1 | A, B, C, D |

  | 2 | A, B, C |

  | 3 | A, B, E |

| 4 | B, C, E |

| 5 | A, B, C, E |

  我希望从中挖掘出频繁项集和关联规则。

  1. 初始化

  将每个项作一个单独的集合,得到以下候1项集:

  | Items | Support |

  | --- | --- |

| A | 4 |

  | B | 5 |

| C | 4 |

  | D | 1 |

  | E | 3 |

2. 迭代

apriori算法例题(1)

  根据频繁1项集,生成候2项集:

| Items | Support |

  | --- | --- |

  | A, B | 3 |

| A, C | 3 |

| A, E | 2 |

| B, C | 4 |

  | B, D | 1 |

  | B, E | 2 |

  | C, E | 2 |

通过支持度筛,得到频繁2项集:

  | Items | Support |

  | --- | --- |

  | A, B | 3 |

| A, C | 3 |

  | B, C | 4 |

  | B, E | 2 |

  | C, E | 2 |

  根据频繁2项集,生成候3项集:

  | Items | Support |

  | --- | --- |

| A, B, C | 2 |

  | B, C, E | 2 |

  通过支持度筛,得到频繁3项集:

  | Items | Support |

| --- | --- |

| B, C, E | 2 |

  3. 终止条件

  不能再生成新的频繁项集,算法结束欢迎www.moneyprint.net

4. 生成关联规则

  对于每个频繁项集,生成所有可能的关联规则,并计算置信度和支持度。设最小置信度为0.5,则可以得到以下关联规则:

| Rule | Support | Confidence |

  | --- | --- | --- |

  | B -> C | 4 | 0.8 |

| C -> B | 4 | 1.0 |

| B -> E | 2 | 0.4 |

  | E -> B | 2 | 0.67 |

| C -> E | 2 | 0.5 |

| E -> C | 2 | 0.67 |

| B, C -> E | 2 | 1.0 |

  | B, E -> C | 2 | 1.0 |

  | C, E -> B | 2 | 1.0 |

  5. 输出结果

  输出所有满足置信度和支持度要求的关联规则。

四、总结

  Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法,可以从大规模数据中挖掘出频繁项集和关联规则。它的核心思想是利用频繁项集的性质,从而避免对数据集进行全排列的操作,从而提高算法的欢迎www.moneyprint.net。本文通过一个例题了Apriori算法的实现过程,希望对读者有所帮助。

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