数据挖掘原理与算法第三章关联规则挖掘理论与算法
时间: 2023-12-10 08:34:57 浏览: 28
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术,用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。其基本思想是通过寻找频繁项集来发现事务数据中的关联规则,即找到在同一事务中经常出现的项集,然后从这些频繁项集中挖掘出关联规则。以下是关联规则挖掘的基本流程:
1. 找出频繁项集:扫描数据集,找出满足最小支持度要求的所有项集,这些项集称为频繁项集。
2. 生成关联规则:对于每个频繁项集,生成其所有非空子集,每个子集都可以作为关联规则的前件,而剩余的项则作为关联规则的后件。
3. 计算关联规则的支持度和置信度:计算每个关联规则的支持度和置信度,支持度表示数据集中包含该规则的事务数占总事务数的比例,置信度表示包含前件和后件的事务数占包含前件的事务数的比例。
4. 根据置信度筛选规则:根据置信度筛选出满足最小置信度要求的关联规则。
以下是关联规则挖掘的两种常用算法:
1. Apriori算法:Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法,其核心思想是利用频繁项集的性质,从而避免对所有可能的项集进行计算。Apriori算法的基本流程是:首先找出所有的频繁1项集,然后利用频繁1项集生成频繁2项集,再利用频繁2项集生成频繁3项集,以此类推,直到不能再生成新的频繁项集为止。
2. FP树算法:FP树算法是一种基于树形结构的挖掘算法,其核心思想是将数据集压缩成一棵FP树,然后利用FP树挖掘频繁项集。FP树算法的基本流程是:首先构建FP树,然后利用FP树挖掘频繁项集。
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