Apriori算法，数据挖掘？

一、Apriori算法，数据挖掘？

Apriori算法是一种常用的用于进行数据挖掘的算法。它源于起源于支持度计算时的频繁项集挖掘，在关联规则的研究领域里占有很重要的地位，因此也被称为关联分析。它引入了支持度(Support)和置信度(Confidence)的概念，结合极小化原则，提出的一种基于实例的交叉极小法，用于从数据集中发现被支持的频繁项集和有用的关联规则。

二、apriori算法？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。

项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

三、apriori算法简述？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。

项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

四、apriori算法计算？

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。

五、apriori算法基本步骤？

1. Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。

它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。

首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，

二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的。

2. Apriori算法过程分为两个步骤：

第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；

第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。

具体做法就是：

首先找出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来产生候选项集C2，对C2中的项进行判定挖掘出L2，即频繁2-项集；不断如此循环下去直到无法发现更多的频繁k-项集为止。每挖掘一层Lk就需要扫描整个数据库一遍。

六、apriori是什么意思？

首先重申一下Apriori算法的两个条件，频繁意思就是计数大于自定义支持度阈值：

任何频繁项集的非空子集都是频繁的；

任何非频繁项集的超集都是非频繁的；

1.输入：T-交易集，ϵ-自定义支持度阈值；

2.L1是一项频繁项集，large1-itemsets具体是指交易集里所有数量大于ϵ的项的集合，是数字1，是分隔符，itemsets是对T里出现的所有单项交易的统计；

3.L1已初始化，意即单项频繁项集已找出，接下来要找二项频繁项集，故k初始化为2；

4.注意在while循环中，Lk-1是从L1开始的（因为k被初始化为2），L1不是空集，之后如你所说k<-k+1，逐次累加找到包含项数更多的关联规则，Lk中存储的就是关联规则，关联规则的形式是k-项集；

5.在此Ck可以理解为存储关联规则的中间变量，里面存储的是k-项集的所有可能，但未经筛选，不一定所有的k项集计数都大于ϵ。

{ aUb | a∈Lk-1 ∩ b∉a }，a是Lk-1的某一元素（即某一k-1项集），b是一项频繁集。意思是对Lk-1里的k-1频繁项集进行扩展，但必须满足b不属于a，举个例子，a={A,B,C}，b={D}，此时{aUb|a∈Lk-1∩b∉a}={A,B,C,D}，但如果b={B}，则对{aUb|a∈Lk-1∩b∉a}不满足b∉a，所以这一步就不会执行；

{ c | {s | s⊆c ∩ |s|=k-1} ⫋ Lk-1 }，c可以看作是Lk-1的补集（这样说不严谨，纯粹是为了便于题主理解），里面存储的是非频繁项集，根据条件我们知道任何非频繁项集的超集都是非频繁的，所以要减去这些项；

{ aUb | a∈Lk-1 ∩ b∉a } - { c | {s | s⊆c ∩ |s|=k-1} ⫋ Lk-1 }就是得到一个里面全是频繁项集的k-项集集合，命名为Ck。中间的是减号；

6.Ct <- {c | c∈Ck ∩ c⊆t}，符号 ∩ 是取交集的意思。对于Ck中的所有k-项集，如果在T中存在（有些项集由算法组合生成，实际数据集T中未必存在），则将这些项集放到一个新的容器Ct中；

7.是计算Ct中所有k-项集的频次；

8.Lk存储的是所有频繁k-项集且计数频次大于ϵ，也就是我们要得到的关联规则；

9.U Lk返回的是{L1，L2，……Lk}所有k-项集集合，k最终停止在哪个值取决于交易集T和ϵ；

不才怒答一波，其中有若干不严谨之处请多指摘，希望能帮到题主

七、apriori算法结束的条件？

算法：Apriori 输入：D - 事务数据库；min_sup - 最小支持度计数阈值 输出：L - D中的频繁项集 方法： L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集 For(k=2;Lk-1!=null;k++){ Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选，并剪枝 For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数 Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集 For each 候选c 属于 Ct c.count++; } Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup} } Return L=所有的频繁集； Procedure apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) For each项集l1属于Lk-1 For each项集 l2属于Lk-1 If((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&…….. && (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1] 评论0 0 加载更多

八、apriori算法的优缺点？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

1. 优点：适合稀疏数据集。

算法原理简单，易实现。

适合事务数据库的关联规则挖掘。

2.缺点：

可能产生庞大的候选集。

算法需多次遍历数据集，算法效率低，耗时。

九、谁知道apriori什么意思？

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。

关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

十、apriori算法和fp算法各自的特点？

1. apriori算法和fp算法各自具有不同的特点。2. apriori算法的特点是通过候选项集的逐层生成和剪枝来发现频繁项集。它采用了先验知识的思想，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。这种思想可以减少候选项集的生成和计数的次数，从而提高算法的效率。然而，apriori算法的缺点是需要多次扫描数据集，当数据集很大时，计算量会很大。3. fp算法的特点是通过构建频繁模式树来发现频繁项集。它采用了递归的思想，将数据集映射到一棵树上，每个节点表示一个项集，每条路径表示一个频繁项集。fp算法通过压缩树的方式来减少内存占用，并且只需要对数据集进行两次扫描，相比于apriori算法，计算效率更高。然而，fp算法的缺点是在构建频繁模式树时需要进行多次的排序操作，当数据集很大时，排序的开销会很大。4. 总结来说，apriori算法适用于数据集较小的情况，而fp算法适用于数据集较大的情况。根据具体的应用场景和数据集大小，选择合适的算法可以提高算法的效率和准确性。