apriori数据挖掘算法
时间: 2023-09-15 16:16:05 浏览: 67
Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法,用于发现数据集中的频繁项集。它基于最小支持度的概念,通过迭代生成候选项集和计算支持度来筛选频繁项集。
算法步骤如下:
1. 扫描数据集,统计每个项的支持度,并根据最小支持度阈值筛选出频繁1项集。
2. 根据频繁1项集生成候选2项集。
3. 扫描数据集,统计每个候选2项集的支持度,并根据最小支持度阈值筛选出频繁2项集。
4. 根据频繁2项集生成候选3项集,再进行支持度计数和筛选。
5. 重复上述步骤,直到无法生成更多频繁项集为止。
Apriori算法的优点是简单易实现,并且能够找到所有的频繁项集。但是它也存在一些缺点,例如对大规模数据集计算频繁项集需要较长时间,并且会产生大量的候选项集,导致计算复杂度较高。
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数据挖掘 Apriori 算法
Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典数据挖掘算法。它的核心思想是通过两阶段频集的递推算法,挖掘出存在于数据中的未知关系。
Apriori算法的主要步骤包括:
1. 构建候选项集:根据给定的最小支持度阈值,生成初始的候选项集。
2. 计算支持度:扫描数据集,统计每个候选项集在数据集中的出现频次,计算支持度。
3. 剪枝:剪掉支持度低于最小支持度阈值的候选项集,得到频繁项集。
4. 生成候选项集:根据频繁项集生成新的候选项集。
5. 重复步骤2至4,直到无法生成新的候选项集为止。
通过以上步骤,Apriori算法能够挖掘出频繁项集,并进一步生成关联规则。这些关联规则能够帮助我们理解数据中的隐藏关系,例如在购物篮分析中,可以发现哪些商品经常同时被购买,从而进行市场定位和推荐策略的制定。
数据挖掘 Apriori 算法matlab
Apriori算法是一种常用的数据挖掘算法,用于挖掘关联规则中的频繁项集。通过分析数据集中的项集之间的频繁出现关系,可以发现数据中的隐藏模式和规律。在MATLAB软件中,可以实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori。
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