频繁项集的产生及经典算法
前言： 关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一， 是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能把一 组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获 得存在于数据库中的不为人知的或不能确定的信息，它侧重于确 定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最普通形式 ...
原文：频繁项集算法
基础知识： 用户 薯片 A 可乐 B 铅笔 C 羽毛球 D 洗衣液 E 支持度：单个项占总项集的百分比，比如薯片的支持度 ，可乐的支持度 。 置信度：薯片 gt 羽毛球的置信度 ，可乐 gt 羽毛球的置信度 。 一 Apriori算法 假设minsupport . ，得出频繁项集： 项集C A，B，C，D，E ， 频繁项集L A，B，C，D 频繁项集进行拼接得到 项集C A,B ， A,C ， A ...
2019-04-02 16:24 0 1319 推荐指数：
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