基於python3的可視化關聯規則挖掘系統（Apriori算法和FP-growth算法）
1、關聯規則挖掘算法 關聯規則挖掘算法可以實現從兩種經典算法Apriori或FP-Growth中任意選取算法，輸出各個頻繁項集和強關聯規則。輸入文件由本地導入，可自行設置最小支持度計數和最小置信度參數值。 2、 Apriori算法設計思想 Apriori算法本質上使用一種稱作逐層搜索的迭代 ...
原文：Python機器學習算法 — 關聯規則（Apriori、FP-growth）
關聯規則 簡介 關聯規則挖掘是一種基於規則的機器學習算法，該算法可以在大數據庫中發現感興趣的關系。它的目的是利用一些度量指標來分辨數據庫中存在的強規則。也即是說關聯規則挖掘是用於知識發現，而非預測，所以是屬於無監督的機器學習方法。Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 關聯規則的一般步驟: 找到頻繁集 在頻繁集中通 ...
2018-07-11 11:13 0 15799 推薦指數：
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