weka中Apriori函数中参数的解释
时间: 2024-05-26 08:13:41 浏览: 11
Weka中Apriori函数的参数如下:
1. `-N`: 指定生成的关联规则中项集的最大数量。默认值为100。
2. `-T`: 指定生成的关联规则中项集的最小支持度阈值。默认值为0.1。
3. `-C`: 指定生成的关联规则中项集的最小置信度阈值。默认值为0.9。
4. `-D`: 指定生成的关联规则中项集的最小提升度阈值。默认值为1.0。
5. `-U`: 指定生成的关联规则中项集的最大尝试次数。默认值为-1,表示不限次数。
6. `-M`: 指定生成的关联规则中项集的最小长度。默认值为1。
7. `-S`: 指定生成的关联规则中项集的最大长度。默认值为10。
8. `-c`: 指定是否输出关联规则的详细信息。默认值为false。
9. `-I`: 指定是否忽略项集的大小限制。默认值为false。
10. `-Z`: 指定是否使用零频项集。默认值为false。
以上就是Apriori函数中参数的解释。
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Weka是一个流行的数据挖掘工具,其中包含了许多常用的机器学习算法,包括Apriori算法。下面是使用Weka进行Apriori算法的步骤:
1. 打开Weka软件并导入数据集。在Weka主界面中选择“Explorer”选项卡,然后点击“Open file”按钮选择数据集文件,或者直接将数据集文件拖放到Weka的主界面中。
2. 选择Apriori算法。在Weka主界面中选择“Associate”选项卡,然后选择“Apriori”算法。
3. 配置算法参数。在Apriori算法界面中,可以设置算法参数,如最小支持度、最小置信度等。
4. 运行算法。点击“Start”按钮运行算法,等待算法运行完毕。
5. 查看结果。在算法运行完毕后,可以在“Associations”选项卡中查看关联规则及其支持度和置信度等信息。
需要注意的是,使用Apriori算法时,数据集需要满足以下条件:
1. 数据集需要是一个事务集合,每个事务包含一组项集。
2. 数据集中的项集需要是离散的,即不能是连续的数值。
3. 数据集中的项集需要是有限的,即每个项集中包含的项的数量需要是有限的。
4. 数据集中的项集需要是不重复的,即每个项集中不能包含重复的项。