数学建模关联分析算法

时间: 2023-10-09 13:15:39 浏览: 40
数学建模中的关联分析算法主要用于发现数据集中的关联规则。其中,最常用的算法是Apriori算法和FP-Growth算法。 Apriori算法通过扫描数据集多次来生成候选项集,并检查每个项集的支持度,即在数据集中出现的频率。然后,通过设定最小支持度阈值来筛选出频繁项集,得到诸如A->B,A->C等关联规则。 FP-Growth算法则使用基于树结构的方式来高效地挖掘频繁项集。首先,通过构建FP树(Frequent Pattern Tree),将数据集转化为一个紧凑的数据结构。接着,通过递归方式从FP树中提取频繁项集,得到与Apriori算法相似的关联规则。 这两种算法在数学建模中经常被应用于市场篮子分析、用户行为分析、推荐系统等领域,用于发现项集之间的关联性,从而可以进行更精确的预测和决策。
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