Apriori算法-频繁项集-关联规则
计算频繁项集： 首先生成一个数据集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
原文：发现频繁项集的方法 Apriori算法
我们是通过算法来找到数据之间的关联规则 两个物品之间可能存在很强的相关关系 和频繁项集 经常出现在一起的物品的集合 。 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的 一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率，项集可能只包含一个选项，也有可能是多个选项的组合。 置信度 针对于啤酒 gt 尿布这样的关联规则来定义，计算方式为支持度 啤酒，尿布 支持度啤酒，其中支持度 啤酒 尿布 为 ， ...
2019-02-23 23:49 0 1617 推荐指数：
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