apriori，解释一段Apriori算法的意思越详细越好偶电脑白痴
来源：整理 编辑：智能门户 2023-08-30 07:45:50
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1，解释一段Apriori算法的意思越详细越好偶电脑白痴
2，Apriori算法的核心是
连接和剪枝。简言之就是对一个已知的交易数据库D，有一个最小支持阈值min_support，即为该算法的输入；算法的输出为满足最小支持阈值的频繁项集L。具体为：扫描D，对每个交易商品（T1，...，Tk---1项候选项集）计数，找出满足计数大于min_support的项集，即为1项频繁集L1；关键的来了：如何由1项频繁集L1产生2项候选项集C2，此步称为连接。如何由C2得到L2，此步即为剪枝。从C2中找出计数大于min_support的项集，即为L2。重复以上过程，增大频繁项集的长度，直至没有更长的频繁项集。
3，有谁懂apriori算法啊
经典Apriori算法分两部分：一是频繁项的产生，二是根据频繁项产生关联规则；重点的是第一部，会开销很多时间；其中频繁项的产生又分成2部分：一是连接步，一是剪枝步；推荐书籍；数据挖掘概念与技术 数据挖掘导论这个频繁项产生比较麻烦，文字打不清楚，不懂的再问我，我最近在做毕设。五行相生: 金生水, 水生木, 木生火, 火生土, 土生金. 五行相克: 金克木, 木克土, 土克水, 水克火, 火克金 众胜寡, 故水胜火. 精胜坚, 故火胜金. 刚胜柔, 故金胜木. 专胜散, 故木胜土. 实胜虚, 故土胜水.
4，Apriori算法是什么适用于什么情境
Apriori是数据挖掘的关联规则挖掘算法你框出来的是用SQL来表述了，找出所有的可能组合经典的关联规则挖掘算法包括apriori算法和fp-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而fp-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。 apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由rakesh agrawal和ramakrishnan srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (market basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。
5，apriori算法使用了什么性质
Apriori性质：一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集。证明根据定义，若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup，则I不是频繁的，即P（I）http://baike.baidu.com/link?url=8F29ZS1ufQ4gtAsaXsyZr_lOEn0I6VOGVoeszB7nCesMkZxU4vWNKnHeDyKWvXjSjTYiRtLoLs1OJ_Eut632ia我想weka应该很适合你吧^^用来跑一跑自己的算法或者直接用它的api做二次开发都是很方便的，比如你提到的~只是原始算法和自己算法的对比一下是不难实现的，在自己的代码里分别初始化两个算法对象模型，一起training一起testing，最后把得出的结果放一起就行了。至于图形界面怎么组织就按自己的需要做就好啦。如果不想写代码的话就用weka自己的图形界面weka explorer或者work flow跑几遍也行，因为weka自己的图形化表示已经很多样很直观啦^^推荐一本书的话就是这个啦：data mining: practical machine learning tools and techniques (second edition) 作者是ian witten就是weka的配套教材啦，例子很丰富，由浅入深的，很好上手的。有进一步的问题就去weka list里找答案吧，很棒的讨论组，起码对我帮助很大（连接在参考资料里）。希望对你有帮助^^
6，apriori算法 怎么处理连续值
Apriori算法流程 1. 扫描数据库，生成候选1项集和频繁1项集。 2. 从2项集开始循环，由频繁k-1项集生成频繁频繁k项集。 2.1 频繁k-1项集生成2项子集，这里的2项指的生成的子集中有两个k-1项集。使如有3个2项频繁集｛a, b｝｛b, c｝｛c, f｝，则它所有的2项子集为｛｛a, b｝｛b, c｝｝｛｛a, b｝｛e, f｝｝｛｛b, c｝｛c, f｝｝ 2.2 对由2.1生成的2项子集中的两个项集根据上面所述的定理 i 进行连接，生成k项集。 2.3 对k项集中的每个项集根据如上所述的定理 ii 进行计算，舍弃掉子集不是频繁项集即不在频繁k-1项集中的项集。 2.4 扫描数据库，计算2.3步中过滤后的k项集的支持度，舍弃掉支持度小于阈值的项集，生成频繁k项集。 3. 当当前生成的频繁k项集中只有一个项集时循环结束。我想weka应该很适合你吧^^用来跑一跑自己的算法或者直接用它的api做二次开发都是很方便的，比如你提到的~只是原始算法和自己算法的对比一下是不难实现的，在自己的代码里分别初始化两个算法对象模型，一起training一起testing，最后把得出的结果放一起就行了。至于图形界面怎么组织就按自己的需要做就好啦。如果不想写代码的话就用weka自己的图形界面weka explorer或者work flow跑几遍也行，因为weka自己的图形化表示已经很多样很直观啦^^推荐一本书的话就是这个啦：data mining: practical machine learning tools and techniques (second edition) 作者是ian witten就是weka的配套教材啦，例子很丰富，由浅入深的，很好上手的。有进一步的问题就去weka list里找答案吧，很棒的讨论组，起码对我帮助很大（连接在参考资料里）。希望对你有帮助^^
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