Apriori算法-頻繁項集-關聯規則
計算頻繁項集： 首先生成一個數據集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
原文：發現頻繁項集的方法 Apriori算法
我們是通過算法來找到數據之間的關聯規則 兩個物品之間可能存在很強的相關關系 和頻繁項集 經常出現在一起的物品的集合 。 我們是通過支持度和置信度來定義關聯規則和頻繁項集的 一個項集支持度是指在所有數據集中出現這個項集的概率，項集可能只包含一個選項，也有可能是多個選項的組合。 置信度 針對於啤酒 gt 尿布這樣的關聯規則來定義，計算方式為支持度 啤酒，尿布 支持度啤酒，其中支持度 啤酒 尿布 為 ， ...
2019-02-23 23:49 0 1617 推薦指數：
相關推薦
關聯規則—頻繁項集Apriori算法
頻繁模式和對應的關聯或相關規則在一定程度上刻畫了屬性條件與類標號之間的有趣聯系，因此將關聯規則挖掘用於分類也會產生比較好的效果。關聯規則就是在給定訓練項集上頻繁出現的項集與項集之間的一種緊密的聯系。其中“頻繁”是由人為設定的一個閾值即支持度 （support）來衡量，“緊密”也是由人為設定的一個 ...
FP-growth算法發現頻繁項集（二）——發現頻繁項集
上篇介紹了如何構建FP樹，FP樹的每條路徑都滿足最小支持度，我們需要做的是在一條路徑上尋找到更多的關聯關系。 抽取條件模式基 首先從FP樹頭指針表中的單個頻繁元素項開始。對於每一個元素項，獲得其對應的條件模式基（conditional pattern base)，單個元素項的條件模式基 ...
K-頻繁項集挖掘並行化算法（Apriori算法在Spark上的實現）
大家好，下面為大家分享的實戰案例是K-頻繁相機挖掘並行化算法。相信從事數據挖掘相關工作的同學對頻繁項集的相關算法 比較了解，這里我們用Apriori算法及其優化算法實現。 首先說一下實驗結果。對於2G，1800W條記錄的數據，我們用了18秒就算完了1-8頻繁項集的挖掘。應該 ...
頻繁項集算法
基礎知識： 用戶 薯片(A) 可樂(B) 鉛筆(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...
頻繁項集挖掘之apriori和fp-growth
Apriori和fp-growth是頻繁項集(frequent itemset mining)挖掘中的兩個經典算法，雖然都是十幾年前的，但是理解這兩個算法對數據挖掘和學習算法都有很大好處。在理解這兩個算法之前，應該先了解頻繁項集挖掘是做什么用的。 頻繁項集挖掘是關聯規則挖掘中的首要的子任務 ...
機器學習實戰筆記-使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
上一章我們討論了從數據集中獲取有趣信息的方法，最常用的兩種分別是頻繁項集與關聯規則。第11章中介紹了發現頻繁項集與關鍵規則的算法，本章將繼續關注發現頻繁項集這一任務。我們會深人探索該任務的解決方法，並應用FP-growth算法進行處理，該算法能夠更有效地挖掘數據。這種算法雖然能更為高效地發現 ...
FP-growth算法發現頻繁項集（一）——構建FP樹
常見的挖掘頻繁項集算法有兩類，一類是Apriori算法，另一類是FP-growth。Apriori通過不斷的構造候選集、篩選候選集挖掘出頻繁項集，需要多次掃描原始數據，當原始數據較大時，磁盤I/O次數太多，效率比較低下。FPGrowth不同於Apriori的“試探”策略，算法只需掃描原始數據 ...