假设使用表中的事务数据,该数据库具有 A、C、D 4个事务,设最小支持度阈值为2,试使用 B、C、E Apriori算法挖掘表中的事务数据中的频繁项 A、B、C、E B、E
时间: 2023-08-18 22:10:42 浏览: 45
首先,我们需要将事务数据转换成项集表示的形式,例如:
```
1. A, C, D
2. B, C, E
3.A, B, C, E
4.B, E
```
然后,我们需要使用 Apriori 算法来挖掘频繁项集。Apriori 算法的基本思想是利用频繁项集的性质,通过递归地产生候选项集,并使用支持度计数来剪枝,最终得到所有频繁项集。
第一步,我们需要扫描一遍事务数据,统计每个项的支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的项和其支持度计数:
```
A: 2
B: 3
C: 3
D: 1
E: 3
```
由于最小支持度阈值为2,因此只有 A、B、C、E 四个项的支持度计数大于等于2,这些项就是频繁一项集。
第二步,我们需要使用频繁一项集来递归地产生候选二项集,并统计其支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的候选二项集和其支持度计数:
```
AB: 1
AC: 2
AE: 2
BC: 2
BE: 3
CE: 2
```
由于只有 BE 的支持度计数大于等于2,因此 BE 是频繁二项集。
第三步,我们需要使用频繁二项集来递归地产生候选三项集,并统计其支持度计数。在此例中,我们可以得到以下的候选三项集和其支持度计数:
```
BCE: 2
```
由于只有 BCE 的支持度计数大于等于2,因此 BCE 是频繁三项集。
因此,在此例中,频繁项集包括:
- 频繁一项集:A、B、C、E
- 频繁二项集:BE
- 频繁三项集:BCE
答案是:
频繁项集为 A、B、C、E 和 B、E。