1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集 ...

1 Apriori介绍 Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后 ...

前言：这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛 ...

导读： 随着大数据概念的火热，啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介绍相关的基本概念，之后详细的介绍Apriori算法的具体策略 ...

第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 “啤酒和尿布”问题属于经典的关联分析。在零售业，医药业等我们经常需要是要关联分析。我们之所以要使用关联分析，其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系。这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用。 二．关联分析的基本概念 所谓 ...

最近在学大数据这门课，课上讲到了一个关于尿布与啤酒的故事，说是发现在超市中尿布如果和啤酒放在一起能跟提高销量，原因是买尿布的多是父亲，这些人看到啤酒后就想买（这是什么逻辑）。当然，这个故事被证明 ...

详细代码我已上传到github：click me 一、 实验要求 在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法。要求程序利用 Spark 进行并行计算。 二、算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集，设Lk是k ...

首先导入包含apriori算法的mlxtend库， 调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1 ...