apriori算法伪代码
时间: 2023-07-03 16:05:48 浏览: 161
以下是Apriori算法的伪代码:
1. 初始化项集列表和支持度计数器
2. 扫描数据集并对每个项集计算支持度
3. 从项集列表中删除不满足支持度要求的项集
4. 对剩余的项集进行连接操作以生成候选项集
5. 扫描数据集并对每个候选项集计算支持度
6. 从候选项集中删除不满足支持度要求的项集
7. 如果没有更多的频繁项集可以生成,则结束;否则回到步骤4
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apriori算法的伪代码
Apriori算法是一种常用于挖掘关联规则的算法,它的基本思想是利用先验知识,逐层扫描事务集合中的项集,并生成候选项集,通过计算支持度和置信度来筛选出频繁项集和关联规则。下面是Apriori算法的伪代码:
1. 初始化C1为候选项集,即单个项的集合;
2. 扫描事务集合D,统计C1中各项的支持度,筛选出满足最小支持度要求的频繁1-项集L1;
3. 根据L1生成候选2-项集C2,即连接L1中的项生成长度为2的项集;
4. 扫描事务集合D,统计C2中各项的支持度,筛选出满足最小支持度要求的频繁2-项集L2;
5. 根据L2生成候选3-项集C3,即连接L2中的项生成长度为3的项集;
6. 扫描事务集合D,统计C3中各项的支持度,筛选出满足最小支持度要求的频繁3-项集L3;
7. 重复步骤5和6,直到无法再生成候选k-项集为止;
8. 由频繁k-项集生成关联规则,并计算其置信度;
9. 根据最小置信度要求筛选出满足要求的关联规则。
Apriori伪代码
### Apriori算法伪代码
Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典关联规则学习方法。以下是该算法的伪代码表示:
```plaintext
输入:事务数据库D,最小支持度阈值min_sup
C1 = 创建大小为1的候选项集列表
k = 1
while Ck不为空 do
Lk = 空集合
对于每笔交易t ∈ D do
Ct = 空集合
对于每个候选c ∈ Ck do
如果c包含在t中 then
增加c的支持计数
将c加入Ct
end for
// 自连接步
Lk+1 = {a ∪ b | a, b ∈ Ct 并且 a ≠ b}
// 剪枝步
对于每个l ∈ Lk+1 do
如果l的所有(k-1)-子集都在Lk中 then
将l保留作为下一个候选项集
否则
删除l
end for
k = k + 1
Ck = Lk
end while
返回 所有满足最小支持度条件的频繁项集
```
上述过程描述了如何通过迭代方式构建更大的候选项集,并利用剪枝策略减少不必要的计算开销[^2]。
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