Apriori算法详解
来源:δ֪ 日期:2021-09-24 04:17 作者:admin

Apriori算法详解之【一、相关概念和核心步骤】Apriori算法核心步骤   感谢红兰整理的PPT,简单易懂,现在将其中精彩之处整理,与大家分享。一、Apriori算法简介:  Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。Apriori(先验的,推测的)算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯;网络安全领域中的入侵检测技术;可用在用于高校管理中,根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作;也可用在移动通信领域中,指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定。二、挖掘步骤:1.依据支持度找出所有频繁项集(频度)2.依据置信度产生关联规则(强度)三、基本概念对于A->B①支持度:P(A ∩ B),既有A又有B的概率②置信度:P(B|A),在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A)     例如购物篮分析:牛奶 ⇒ 面包例子:[支持度:3%,置信度:40%]支持度3%:意味着3%顾客同时购买牛奶和面包置信度40%:意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包③如果事件A中包含k个元素,那么称这个事件A为k项集事件A满足最小支持度阈值的事件称为频繁k项集。④同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则个候选的非空子集不是频繁的,那么该候选肯定不是频繁的,从而可以将其从21.基于划分

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