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 √ ...
原文：頻繁項集的產生及經典算法
前言： 關聯規則是數據挖掘中最活躍的研究方法之一， 是指搜索業務系統中的所有細節或事務，找出所有能把一 組事件或數據項與另一組事件或數據項聯系起來的規則，以獲 得存在於數據庫中的不為人知的或不能確定的信息，它側重於確 定數據中不同領域之間的聯系，也是在無指導學習系統中挖掘本地模式的最普通形式。 一般來說，關聯規則挖掘是指從一個大型的數據集 Dataset 發現有趣的關 聯 Association ...
2019-11-19 16:36 0 982 推薦指數：
相關推薦
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 ...
頻繁項集------->產生強關聯規則的過程
頻繁項集------->產生強關聯規則的過程 1.由Apriori算法（當然別的也可以）產生頻繁項集 2.根據選定的頻繁項集，找到它所有的非空子集 3.強關聯規則需要滿足最小支持度和最小置性度 （假設關聯規則是：A=>B ， support（A=>B）= { P ...
數據挖掘之關聯分析二（頻繁項集的產生）
頻繁項集的產生 格結構（lattice structure）常常用來表示所有可能的項集。 發現頻繁項集的一個原始方法是確定格結構中每個候選項集的支持度。但是工作量比較大。另外有幾種方法可以降低產生頻繁項集的計算復雜度。 減少候選項集的數目。如先驗(apriori)原理，是一種不用 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...