关联规则apriori算法案例
时间: 2023-09-14 10:13:02 浏览: 30
当然可以!下面是一个关联规则 Apriori 算法的案例:
假设我们有一个超市的交易数据集,其中包含了顾客购买的商品信息。我们想要找到频繁项集和关联规则,以便了解哪些商品经常一起被购买。
首先,我们需要设置最小支持度和最小置信度阈值。假设我们将最小支持度设置为 0.2,最小置信度设置为 0.5。
步骤1:计算频繁1项集
遍历整个数据集,统计每个商品的出现次数。根据最小支持度阈值筛选出频繁1项集,即出现次数大于等于最小支持度的商品集合。
步骤2:生成候选2项集
利用频繁1项集生成候选2项集。对于每个频繁1项集,两两组合生成候选2项集。
步骤3:计算候选2项集的支持度
遍历整个数据集,统计每个候选2项集的出现次数。根据最小支持度阈值筛选出频繁2项集,即出现次数大于等于最小支持度的候选2项集。
步骤4:生成候选3项集
利用频繁2项集生成候选3项集。对于每个频繁2项集,将它们两两组合生成候选3项集。
步骤5:计算候选3项集的支持度
遍历整个数据集,统计每个候选3项集的出现次数。根据最小支持度阈值筛选出频繁3项集,即出现次数大于等于最小支持度的候选3项集。
步骤6:生成关联规则
对于每个频繁3项集,我们可以生成关联规则。例如,对于{商品A, 商品B, 商品C},我们可以生成以下关联规则:
- {商品A, 商品B} => {商品C}
- {商品A, 商品C} => {商品B}
- {商品B, 商品C} => {商品A}
步骤7:计算关联规则的置信度
遍历整个数据集,统计每个关联规则的支持度和置信度。根据最小置信度阈值筛选出满足要求的关联规则。
通过以上步骤,我们可以找到频繁项集和关联规则,从而了解商品之间的关联性和购买规律。
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