请用apriorisome算法根据以下提供的数据3-sequence 为<4,5,7>，<4,,5,6>,<4,6,7>,<5,6,7>,<4,6,8>对应的support为2,2,3,2,2.其中最小支持度为40%

好的，根据您提供的数据和最小支持度，我们可以按照以下步骤使用Apriori算法来找出频繁3-项集：

1. 找出所有的频繁1-项集，即每个单独的数字，他们的支持度分别为：

<4>: 5
<5>: 3
<6>: 4
<7>: 3
<8>: 1

2. 由于最小支持度是40%，因此只有支持度大于或等于2的项集才能成为频繁2-项集。我们可以从频繁1-项集中选出符合条件的项集：

<4,5>: 2
<4,6>: 3
<4,7>: 2
<5,6>: 2
<5,7>: 2
<6,7>: 3

3. 再次使用支持度计数，只有支持度大于或等于2的项集才能成为频繁3-项集：

<4,6,7>: 2

因此，<4,6,7>是唯一的频繁3-项集。

相关问题

18.请用AprioriAll算法如表A6-1所示的数据库例子中找出大序列，假定最小支持度为40%。 3-Sequence Support <4,5,7> 2 <4.5,6> <4,6,7> 3 <5,6,7> 2 < <4,6,8>

根据AprioriAll算法，我们需要先生成所有的频繁序列，再从中找出大序列。

首先，对于长度为1的序列，计算它们的支持度，得到如下频繁1-序列：

{4}，支持度为5/6=83.33%
{5}，支持度为4/6=66.67%
{6}，支持度为5/6=83.33%
{7}，支持度为4/6=66.67%
{8}，支持度为2/6=33.33%

可以看出，{8}的支持度不足最小支持度40%，因此它不是频繁1-序列。

接下来，我们需要生成长度为2的候选序列，即{4,5}、{4,6}、{4,7}、{5,6}、{5,7}、{6,7}。

对于每个候选序列，统计其在数据库中的支持度，得到如下频繁2-序列：

{4,5}，支持度为2/6=33.33%
{4,6}，支持度为3/6=50%
{4,7}，支持度为2/6=33.33%
{5,6}，支持度为2/6=33.33%
{5,7}，支持度为2/6=33.33%
{6,7}，支持度为3/6=50%

可以看出，{4,5}、{4,7}、{5,6}、{5,7}的支持度不足最小支持度40%，因此它们不是频繁2-序列。

接下来，我们需要生成长度为3的候选序列，即{4,6,7}。

统计其在数据库中的支持度，得到频繁3-序列{4,6,7}，支持度为3/6=50%。

因此，{4,6,7}是大序列，它是长度为3且支持度不低于最小支持度40%的频繁序列。

因此，答案为{4,6,7}。

18.请用AprioriAll算法如表A6-1所示的数据库例子中找出大序列，假定最小支持度为40%。 3-Sequence Support <4,5,7> 2 <4.5,6>2 <4,6,7> 3 <5,6,7> 2 < <4,6,8>2

根据AprioriAll算法，首先需要扫描整个数据库，找出所有的1-序列，并计算它们的支持度。

1-序列 支持度
4 5
5 3
6 6
7 5
8 2

根据最小支持度为40%，可以剪枝得到频繁1-序列：

1-序列 支持度
4 5
6 6
7 5

接下来，根据频繁1-序列，生成2-序列，并计算它们的支持度。

2-序列 支持度
<4,5> 2
<4,6> 3
<4,7> 2
<5,6> 2
<5,7> 1
<6,7> 3
<6,8> 1

剪枝得到频繁2-序列：

2-序列 支持度
<4,6> 3
<6,7> 3

接下来，根据频繁2-序列，生成3-序列，并计算它们的支持度。

3-序列 支持度
<4,6,7> 3

因为只有一个频繁3-序列，所以它就是我们要找的大序列。