基于Apriori算法,举例频繁项集可以正确合并
时间: 2024-05-31 18:09:14 浏览: 19
假设我们有以下交易数据集:
| Transaction | Items |
| ----------- | ---------- |
| 1 | A, B, C, D |
| 2 | B, C, D |
| 3 | A, B, D |
| 4 | A, C, D |
我们可以使用Apriori算法来找出频繁项集。首先,我们需要设定最小支持度阈值,假设我们设定为2。
1. 第一步是找出所有的频繁1项集。我们遍历所有的交易并记录每个项的出现次数。在这个例子中,A出现了3次,B出现了3次,C出现了2次,D出现了4次。由于我们的最小支持度是2,所以只有B、C、A和D是频繁1项集。
2. 第二步是找出所有的频繁2项集。我们使用频繁1项集来生成候选2项集。具体来说,我们连接每个频繁1项集中的项来生成所有可能的2项集,并检查它们是否满足最小支持度要求。在这个例子中,我们可以生成以下候选项集:AB、AC、AD、BC、BD、CD。我们遍历所有的交易并记录每个候选项集的出现次数。对于候选项集AB,它出现了2次,不满足最小支持度要求。对于AC,它出现了1次,也不满足最小支持度要求。对于AD,它出现了2次,不满足最小支持度要求。对于BC,它出现了2次,不满足最小支持度要求。对于BD,它出现了2次,不满足最小支持度要求。对于CD,它出现了1次,也不满足最小支持度要求。因此,我们没有找到任何频繁2项集。
3. 第三步是找出所有的频繁3项集。我们使用频繁2项集来生成候选3项集。具体来说,我们连接每个频繁2项集中的项来生成所有可能的3项集,并检查它们是否满足最小支持度要求。在这个例子中,我们只有一个频繁2项集,即{A, D},因此我们只需要连接A和D来生成候选3项集。我们遍历所有的交易并记录每个候选项集的出现次数。对于候选项集{A, D, B},它出现了2次,满足最小支持度要求,因此{A, D, B}是一个频繁3项集。
4. 最后一步是找出所有的频繁4项集。我们使用频繁3项集来生成候选4项集。具体来说,我们连接每个频繁3项集中的项来生成所有可能的4项集,并检查它们是否满足最小支持度要求。在这个例子中,我们只有一个频繁3项集,即{A, D, B}。因此,我们只需要连接A、D和B来生成候选4项集。我们遍历所有的交易并记录每个候选项集的出现次数。对于候选项集{A, D, B, C},它出现了2次,满足最小支持度要求,因此{A, D, B, C}是一个频繁4项集。
因此,在这个例子中,我们找到了两个频繁项集:{A, D, B}和{A, D, B, C}。我们可以看到,频繁1项集B、C、A和D被正确地合并成了频繁项集{A, D, B},进一步合并成了频繁项集{A, D, B, C}。
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