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 ...

Apriopri算法 Apriori算法在數據挖掘中應用較為廣泛，常用來挖掘屬性與結果之間的相關程度。對於這種尋找數據內部關聯關系的做法，我們稱之為：關聯分析或者關聯規則學習。而Apriori算法就是其中非常著名的算法之一。關聯分析，主要是通過算法在大規模數據集中尋找頻繁項集和關聯規則 ...

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 ...

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 ...

本篇分為三個部分： 算法背景 算法介紹 代碼實現 一、算法背景 　　啤酒與尿布故事： 　　某超市為增加銷售量，提取出了他們超市所有的銷售記錄進行分析。在對這些小票數據進行分析時，發現男性顧客在購買嬰兒尿片時，通常會順便搭配帶打啤酒來犒勞 ...

Apriori算法用來找出頻繁出現的數據集合。 1. 頻繁項集的評估標准 常用的頻繁項集的評估標准有支持度、置信度、提升度三個。 支持度：幾個關聯數據在數據集中出現的次數占總數據集的比重。或者說幾個關聯數據出現的概率。 比如兩個想分析關聯性的數據X和Y，則支持度 ...