原文: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。 一般来说,关联规则挖掘是指从一个大型的数据集 Dataset 发现有趣的关 联 Association ...

2019-11-19 16:36 0 982 推荐指数:

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频繁算法

基础知识: 用户 薯片(A) 可乐(B) 铅笔(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...

Wed Apr 03 00:24:00 CST 2019 0 1319
发现频繁的方法 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(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的 一个支持度是指在所有数据集中出现这个的概率,可能只包含一个选项,也有可能是多个选项的组合。 置信 ...

Sun Feb 24 07:49:00 CST 2019 0 1617
频繁------->产生强关联规则的过程

频繁------->产生强关联规则的过程 1.由Apriori算法(当然别的也可以)产生频繁 2.根据选定的频繁,找到它所有的非空子集 3.强关联规则需要满足最小支持度和最小置性度 (假设关联规则是:A=>B , support(A=>B)= { P ...

Fri Jan 05 18:48:00 CST 2018 1 3874
数据挖掘之关联分析二(频繁产生

频繁产生 格结构(lattice structure)常常用来表示所有可能的。 发现频繁的一个原始方法是确定格结构中每个候选项的支持度。但是工作量比较大。另外有几种方法可以降低产生频繁的计算复杂度。 减少候选项的数目。如先验(apriori)原理,是一种不用 ...

Wed Aug 19 05:58:00 CST 2015 0 18409
FP-growth算法发现频繁(二)——发现频繁

  上篇介绍了如何构建FP树,FP树的每条路径都满足最小支持度,我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系。 抽取条件模式基   首先从FP树头指针表中的单个频繁元素开始。对于每一个元素,获得其对应的条件模式基(conditional pattern base),单个元素的条件模式基 ...

Fri Sep 08 16:44:00 CST 2017 2 9995
Apriori算法-频繁-关联规则

计算频繁: 首先生成一个数据 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...

Fri Dec 15 04:20:00 CST 2017 0 5174
关联规则—频繁Apriori算法

频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系,因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练频繁出现的之间的一种紧密的联系。其中“频繁”是由人为设定的一个阈值即支持度 (support)来衡量,“紧密”也是由人为设定的一个 ...

Fri Jan 26 15:35:00 CST 2018 0 4633
K-频繁挖掘并行化算法(Apriori算法在Spark上的实现)

大家好,下面为大家分享的实战案例是K-频繁相机挖掘并行化算法。相信从事数据挖掘相关工作的同学对频繁的相关算法 比较了解,这里我们用Apriori算法及其优化算法实现。 首先说一下实验结果。对于2G,1800W条记录的数据,我们用了18秒就算完了1-8频繁的挖掘。应该 ...

Fri Jan 02 22:27:00 CST 2015 4 4121
 
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