1. Apriori算法簡介 Apriori算法是挖掘布爾關聯規則頻繁項集的算法。Apriori算法利用頻繁項集性質的先驗知識，通過逐層搜索的迭代方法，即將K-項集用於探察(k+1)項集，來窮盡數據集中的所有頻繁項集。先找到頻繁項集1-項集集合L1， 然后用L1找到頻繁2-項集 ...

1 Apriori介紹 Apriori算法使用頻繁項集的先驗知識，使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，k項集用於探索(k+1)項集。首先，通過掃描事務（交易）記錄，找出所有的頻繁1項集，該集合記做L1，然后利用L1找頻繁2項集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何頻繁k項集。最后 ...

前言：這是一個老故事, 但每次看總是能從中想到點什么.在一家超市里，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪 ...

導讀： 隨着大數據概念的火熱，啤酒與尿布的故事廣為人知。我們如何發現買啤酒的人往往也會買尿布這一規律？數據挖掘中的用於挖掘頻繁項集和關聯規則的Apriori算法可以告訴我們。本文首先對Apriori算法進行簡介，而后進一步介紹相關的基本概念，之后詳細的介紹Apriori算法的具體策略 ...

第十一章 使用Apriori算法進行關聯分析 一．導語 “啤酒和尿布”問題屬於經典的關聯分析。在零售業，醫葯業等我們經常需要是要關聯分析。我們之所以要使用關聯分析，其目的是為了從大量的數據中找到一些有趣的關系。這些有趣的關系將對我們的工作和生活提供指導作用。 二．關聯分析的基本概念 所謂 ...

最近在學大數據這門課，課上講到了一個關於尿布與啤酒的故事，說是發現在超市中尿布如果和啤酒放在一起能跟提高銷量，原因是買尿布的多是父親，這些人看到啤酒后就想買（這是什么邏輯）。當然，這個故事被證明 ...

詳細代碼我已上傳到github：click me 一、 實驗要求 在 Spark2.3 平台上實現 Apriori 頻繁項集挖掘的並行化算法。要求程序利用 Spark 進行並行計算。 二、算法設計 2.1 設計思路 變量定義 D為數據集，設Lk是k ...

首先導入包含apriori算法的mlxtend庫， 調用apriori進行關聯規則分析，具體代碼如下，其中數據集選取本博客 “機器學習算法——關聯規則” 中的例子，可進行參考，設置最小支持度（min_support）為0.4，最小置信度（min_threshold）為0.1 ...