apriori算法的不足
时间: 2023-06-09 08:05:24 浏览: 728
Apriori算法的不足主要包括以下三点:
1. 大规模数据处理效率较低:Apriori算法需要多次扫描数据集,每次扫描都会引起大量的存储I/O操作,导致效率低下。
2. 经常性选择极小的频繁项集:由于Apriori算法采用启发式搜索策略,因此在搜索时经常选择一些极小的频繁项集作为候选项集,这可能导致一些更有用的频繁项集被忽略掉。
3. 无法处理大量数据的问题:由于Apriori算法需要进行多次遍历数据集,当数据集较大时,算法的处理时间将呈指数级增长,这导致算法无法应用于大规模数据的挖掘。
相关问题
apriori 算法
Apriori算法是一种经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。其名字来源于拉丁语中的"来自以前",因为该算法使用了频繁项集的先验性质。Apriori算法通过扫描数据库,累计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合L1。然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到频繁k项集。每找出一个Lk需要一次数据库的完整扫描。Apriori算法使用频繁项集的先验性质来压缩搜索空间。
Apriori算法的优点是易于编码实现。然而,它也有一些缺点。在大数据集上,Apriori算法可能相对较慢。另外,它适用于数值型或者标称型数据。
总之,Apriori算法是一种经典的关联分析算法,用于挖掘频繁项集和关联规则。它使用频繁项集的先验性质来进行搜索,通过逐层搜索的迭代方法找出频繁项集。虽然Apriori算法易于实现,但在大数据集上可能较慢,并且适用于数值型或标称型数据。
Apriori算法特点
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘关联规则的算法,其主要特点如下:
1. 基于频繁项集:Apriori算法通过扫描数据集统计每个项的支持度,从而生成频繁项集。该算法利用Apriori原理:如果一个项集是频繁的,则它的所有子集也是频繁的。
2. 逐层搜索:Apriori算法采用逐层搜索的方式,从单个项开始生成频繁项集,逐步增加项数,直到没有更多的频繁项集可以生成为止。
3. 剪枝策略:为了减少候选项集的数量,Apriori算法使用了剪枝策略。具体来说,如果一个项集不满足最小支持度要求,则它的超集也不可能满足最小支持度要求,因此可以将该项集及其超集全部剔除。
4. 空间效率高:由于Apriori算法使用了频繁项集的生成和剪枝策略,因此在空间效率方面表现优异。
5. 可解释性强:Apriori算法能够发现数据集中的频繁项集及其关联规则,并能够给出它们的支持度和置信度等指标,因此结果具有很好的可解释性。