Apriori 算法

时间: 2023-09-14 17:13:55 浏览: 58
Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法,用于挖掘频繁项集和关联规则。它基于频繁项集的先验性质,即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。通过逐层搜索的迭代方法,Apriori算法从频繁1项集开始,逐步生成频繁2项集、频繁3项集,直到无法再找到更多的频繁k项集。 Apriori算法的原理是通过扫描数据库,累计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合L1。然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,以此类推。每找出一个Lk需要一次数据库的完整扫描。Apriori算法使用频繁项集的先验性质来压缩搜索空间,从而提高算法的效率。 Apriori算法的实现可以使用一个较小且类似真实的购物清单数据集。在数据挖掘中,Apriori算法可以用于发现消费者购买商品之间的关联性,找出频繁项集和关联规则。例如,根据购买记录,我们可以发现购买尿布的爸爸很可能会再购买一份啤酒来犒劳自己。 总结来说,Apriori算法是一种关联性分析算法,用于挖掘频繁项集和关联规则。它基于频繁项集的先验性质,使用逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库找出频繁k项集。Apriori算法的优势在于能够处理大规模的数据集,并且可以提供关联规则的可解释性。然而,它的缺点在于需要进行多次数据库的扫描,当数据集较大时,算法的效率可能会较低。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Apriori算法详解及手写案例](https://blog.csdn.net/Alian_W/article/details/108453932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [学习序列模式挖掘](https://blog.csdn.net/perfectzxiny/article/details/109498530)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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