给出项集id求支持度
时间: 2023-12-12 17:00:34 浏览: 26
项集的支持度是指包含该项集的事务数与总事务数的比例。要计算项集的支持度,首先需要遍历所有的事务,统计出包含该项集的事务数,然后再除以总的事务数。
举例来说,假设我们有一个项集 {A, B, C},包含这个项集的事务数为20个,而总事务数为100个,那么该项集的支持度就是20/100=0.2,即20%。
在实际应用中,可以通过数据挖掘的算法或工具来自动计算项集的支持度。比如Apriori算法可以用来挖掘频繁项集,从而计算每个频繁项集的支持度。
总结来说,计算项集的支持度需要遍历所有的事务,统计包含该项集的事务数,并除以总的事务数,得到的结果就是该项集的支持度。
相关问题
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 |
有9个ID,从1至9.Items分别是A、B、E;B、D;B、C;A、B、D;A、C;B、C;A、C;A、B、C、E;A、B、C。假设最小支持度最小支持度阈值为2/9,最小置信度阈值为50%。列出所有的频繁项集和其支持度并给出它们的封闭项集和最大频繁项集,对于最大频繁项集列出所有强关联规则。
根据您提供的数据和阈值,我们可以用FP-growth算法来挖掘频繁项集和关联规则,具体步骤如下:
1. 构建FP树,得到每个项的支持度,并筛选掉支持度小于最小支持度阈值的项。
| 项 | 支持度 |
|----|--------|
| A | 5 |
| B | 6 |
| C | 4 |
| D | 2 |
| E | 2 |
2. 根据支持度从大到小排序得到频繁项集。
| 频繁项集 | 支持度 |
|---------|--------|
| B | 6 |
| A | 5 |
| C | 4 |
| A,B | 3 |
| B,C | 3 |
| A,C | 3 |
| A,B,C | 2 |
3. 对于每个频繁项集,找到其所有封闭项集和最大频繁项集。
| 频繁项集 | 封闭项集 | 最大频繁项集 |
|---------|----------|--------------|
| B | B | B |
| A | A | A |
| C | C | C |
| A,B | B | B |
| B,C | B,C | A,B,C |
| A,C | A,C | A,B,C |
| A,B,C | A,B,C | A,B,C |
4. 对于最大频繁项集,列出所有强关联规则。
| 规则 | 支持度 | 置信度 |
|--------|--------|--------|
| A->B,C | 2 | 40% |
| B->A,C | 2 | 33.3% |
| C->A,B | 2 | 50% |
| A,B->C | 2 | 66.7% |
以上就是所有频繁项集及其支持度,以及每个频繁项集的封闭项集和最大频繁项集。同时也列出了最大频繁项集的所有强关联规则。
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