假设使用表中的事务数据,该数据库具有4个事务,设最小支持度阙值为2,试使用Apriori算法挖掘表中的事务数据中的频繁项集 A、B、C }B、C、E 3 A、B、C、E 4 B、E
时间: 2024-01-27 15:06:10 浏览: 30
根据你提供的事务数据,我们可以使用Apriori算法挖掘出频繁项集。首先,我们需要找到所有的频繁1项集,也就是每个物品出现的次数是否大于等于最小支持度阈值2。根据表中的数据,我们可以得到以下频繁1项集:A、B、C、E。
接下来,我们需要找到所有的频繁2项集,也就是由两个物品组成的项集,且出现的次数大于等于最小支持度阈值2。根据表中的数据,我们可以得到以下频繁2项集:{B,C}、{B,E}、{C,E}。
最后,我们需要找到所有的频繁3项集,也就是由三个物品组成的项集,且出现的次数大于等于最小支持度阈值2。根据表中的数据,我们发现并不存在频繁3项集。
因此,根据Apriori算法,我们在该数据集中找到了所有的频繁项集,分别为:{A}、{B}、{C}、{E}、{B,C}、{B,E}、{C,E}。
相关问题
假设使用表中的事务数据,该数据库具有 A、C、D 4个事务,设最小支持度阈值为2,试使用 B、C、E Apriori算法挖掘表中的事务数据中的频繁项 A、B、C、E B、E
首先,我们需要将事务数据转换成项集表示的形式,例如:
```
1. A, C, D
2. B, C, E
3.A, B, C, E
4.B, E
```
然后,我们需要使用 Apriori 算法来挖掘频繁项集。Apriori 算法的基本思想是利用频繁项集的性质,通过递归地产生候选项集,并使用支持度计数来剪枝,最终得到所有频繁项集。
第一步,我们需要扫描一遍事务数据,统计每个项的支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的项和其支持度计数:
```
A: 2
B: 3
C: 3
D: 1
E: 3
```
由于最小支持度阈值为2,因此只有 A、B、C、E 四个项的支持度计数大于等于2,这些项就是频繁一项集。
第二步,我们需要使用频繁一项集来递归地产生候选二项集,并统计其支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的候选二项集和其支持度计数:
```
AB: 1
AC: 2
AE: 2
BC: 2
BE: 3
CE: 2
```
由于只有 BE 的支持度计数大于等于2,因此 BE 是频繁二项集。
第三步,我们需要使用频繁二项集来递归地产生候选三项集,并统计其支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的候选三项集和其支持度计数:
```
BCE: 2
```
由于只有 BCE 的支持度计数大于等于2,因此 BCE 是频繁三项集。
因此,在此例中,频繁项集包括:
- 频繁一项集:A、B、C、E
- 频繁二项集:BE
- 频繁三项集:BCE
答案是:
频繁项集为 A、B、C、E 和 B、E。
30. 给定如下表所示的一个事务数据集,假定最小支持度为0.5,请给出Apriori算法生成频繁项集的过程
给定的事务数据集如下:
| 事务ID | 事务项 |
|--------|--------|
| T1 | A, B, D |
| T2 | B, C |
| T3 | A, B, C |
| T4 | B, C |
| T5 | A, D |
首先,我们需要得到所有单个项的支持度计数,即每个项在多少个事务中出现过。
| 项 | 支持度计数 |
|------|------------|
| A | 3 |
| B | 4 |
| C | 3 |
| D | 2 |
接下来,我们使用最小支持度0.5来筛选出频繁1项集,即支持度计数大于等于3的项。
| 频繁1项集 | 支持度计数 |
|-----------|------------|
| B | 4 |
| A | 3 |
| C | 3 |
然后,我们使用频繁1项集来生成候选2项集。我们将每个频繁1项集与其它所有频繁1项集进行组合,得到以下候选2项集:
| 候选2项集 |
|----------|
| A, B |
| A, C |
| B, C |
| B, D |
接下来,我们扫描事务数据集,计算每个候选2项集的支持度计数。
| 候选2项集 | 支持度计数 |
|----------|------------|
| A, B | 2 |
| A, C | 1 |
| B, C | 3 |
| B, D | 1 |
然后,我们筛选出支持度计数大于等于3的候选2项集作为频繁2项集。
| 频繁2项集 | 支持度计数 |
|-----------|------------|
| B, C | 3 |
接下来,我们使用频繁2项集来生成候选3项集。我们将每个频繁2项集的前缀与其它所有频繁2项集的前缀进行组合,得到以下候选3项集:
| 候选3项集 |
|-----------|
| A, B, C |
我们扫描事务数据集,计算候选3项集的支持度计数。
| 候选3项集 | 支持度计数 |
|-----------|------------|
| A, B, C | 1 |
我们筛选出支持度计数大于等于3的候选3项集作为频繁3项集。由于没有符合条件的频繁3项集,因此算法结束。
最终,我们得到的频繁项集如下:
| 频繁项集 |
|----------|
| B |
| A |
| C |
| B, C |
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)