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关联规则Apriori算法，自己做的PPT

需积分: 39 50 下载量 147 浏览量更新于2023-05-27 评论 3 收藏 286KB PPTX 举报

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19页

有关apriori算法的PPT，用于关联规则分析，里面分析了apriori算法的优缺点以及如何进行改进

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Apriori 算法

CONTENT

概述

简单实例

代码实现

优缺点

概述

关联分析：

从大规模数据集中寻找项之

间的关系。

应用：

（ 1 ）气象关联分析

（ 2 ）交通事故的成因分析

（ 3 ）电子商务搭配购买推荐

（ 4 ）穿衣搭配推荐

Denition

HERE

One should give up anger; one should abandon pride; one

should overcome all feers. One should give up

One should give up anger; one should abandon pride; one

should overcome all feers. One should give up



支持度与可信度

–

Support(S)



是交易集中同时包含 A 和 B 的

交易数与所有交易数之比

–

Confidence (C)



是包含 A 和 B 交易数与

包含 A 的交易数之比。

Example:

Condence(A→B)=P(A│B)

=support(A B)/support(A)∪

Support(A=>B)=P(A B)=count(A B)/|D| ∪ ∪

4.0

|T|

)BeerDiaper,,Milk(





67.0

)Diaper,Milk(

)BeerDiaper,Milk,(





TID Items

1 Bread, Milk

Bread, Diaper, Beer, Eggs

Milk, Diaper, Beer, Coke

Bread, Milk, Diaper, Beer

Bread, Milk, Diaper, Coke

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用python实现的Apriori算法和测试用的数据，可以直接将压缩包里面的apriori.py文件放到python安装文件夹lib中，进行调用。

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经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。信息技术的不断推广应用，如何充分利用这些数据信息为各个行业决策者提供决策支持成为一个十分迫切的又棘手的问题，人们除了利用现有的关系数据库标准查询语句得到一般的直观的信息以外，必须挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系。著名的Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法。本文通过对Apriori算法的基本思想，挖掘出内含的数据关系，并实现Apriori算法。

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摘要: Weka工作平台拥有一个进行数据挖掘任务的图形用户界面和可视工具。文中针对具体实例，就Apriori算法使用weka加以详细阐述。

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_missTu_

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