Apriori算法实践与理解: 数据挖掘实验报告1

本次实验旨在加强对Apriori算法的理解，并锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。实验中要求编程实现Apriori算法，加深对其理解。 Apriori算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Skrikant提出。它使用一种称为逐层搜索的迭代方法，通过扫描数据集迭代生成频繁项集。该算法的基本思想是通过先验性原则，即频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集。 在准备阶段，我们首先要看懂Apriori算法的基本思想，理解其迭代生成频繁项集的原理。同时，我们还需要上网查阅相关资料，以便更深入地了解算法的实现细节和应用场景。 在问题部分，我们面对的是一个超市的销售系统记录了顾客购物情况的表格。表格中记录了5个顾客的购物单。超市经理希望了解商品之间的关联关系，并要求列出那些同时购买的、且支持度大于等于40%的商品名称。 对于这个问题，我们可以利用Apriori算法来挖掘频繁项集，从而找出同时购买的商品。首先，我们需要确定哪些商品达到了最小支持度的要求。支持度即某项集出现的频率，可以通过计算项集在整个数据集中的出现次数来获得。然后，我们可以构建初始候选项集，包含所有单个商品。接下来，我们迭代地生成k-项集，其中k大于等于2，直到不存在新的k-项集为止。在每次迭代中，我们需要筛选掉不满足支持度要求的项集，得到频繁项集。最后，我们可以根据频繁项集生成关联规则，并筛选出满足置信度要求的规则。 在实验过程中，我们需要编程实现Apriori算法。可以使用编程语言如Python，Java等来实现。首先，需要读取并解析超市销售系统的数据，将其转化为可以处理的数据结构，如列表或矩阵。然后，按照Apriori算法的步骤，逐步生成候选项集和频繁项集。最后，根据频繁项集生成关联规则，并筛选出满足条件的规则。 通过实验，我们能够更深入地理解Apriori算法，并锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。同时，通过对超市销售系统数据的分析，可以帮助超市经理了解商品之间的关联关系，为超市的经营决策提供有力的参考。