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apriori，解釋一段Apriori算法的意思越詳細(xì)越好偶電腦白癡

來源：整理時間：2023-08-30 07:45:50 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，解釋一段Apriori算法的意思越詳細(xì)越好偶電腦白癡
2，Apriori算法的核心是
3，有誰懂a(chǎn)priori算法啊
4，Apriori算法是什么適用于什么情境
5，apriori算法使用了什么性質(zhì)
6，apriori算法怎么處理連續(xù)值

1，解釋一段Apriori算法的意思越詳細(xì)越好偶電腦白癡

這段是經(jīng)典Ariori算法產(chǎn)生頻繁項集的偽代碼

bi ci再看看別人怎么說的。

解釋一段Apriori算法的意思越詳細(xì)越好偶電腦白癡

2，Apriori算法的核心是

連接和剪枝。簡言之就是對一個已知的交易數(shù)據(jù)庫D，有一個最小支持閾值min_support，即為該算法的輸入；算法的輸出為滿足最小支持閾值的頻繁項集L。具體為：掃描D，對每個交易商品（T1，...，Tk---1項候選項集）計數(shù)，找出滿足計數(shù)大于min_support的項集，即為1項頻繁集L1；關(guān)鍵的來了：如何由1項頻繁集L1產(chǎn)生2項候選項集C2，此步稱為連接。如何由C2得到L2，此步即為剪枝。從C2中找出計數(shù)大于min_support的項集，即為L2。重復(fù)以上過程，增大頻繁項集的長度，直至沒有更長的頻繁項集。

Apriori算法的核心是

3，有誰懂a(chǎn)priori算法啊

經(jīng)典Apriori算法分兩部分：一是頻繁項的產(chǎn)生，二是根據(jù)頻繁項產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則；重點的是第一部，會開銷很多時間；其中頻繁項的產(chǎn)生又分成2部分：一是連接步，一是剪枝步；推薦書籍；數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д撨@個頻繁項產(chǎn)生比較麻煩，文字打不清楚，不懂的再問我，我最近在做畢設(shè)。

五行相生: 金生水, 水生木, 木生火, 火生土, 土生金. 五行相克: 金克木, 木克土, 土克水, 水克火, 火克金眾勝寡, 故水勝火. 精勝堅, 故火勝金. 剛勝柔, 故金勝木. 專勝散, 故木勝土. 實勝虛, 故土勝水.

有誰懂a(chǎn)priori算法啊

4，Apriori算法是什么適用于什么情境

Apriori是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法你框出來的是用SQL來表述了，找出所有的可能組合

經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括apriori算法和fp-growth算法。apriori算法多次掃描交易數(shù)據(jù)庫，每次利用候選頻繁集產(chǎn)生頻繁集；而fp-growth則利用樹形結(jié)構(gòu)，無需產(chǎn)生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃描交易數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，從而提高了算法的效率。但是apriori的算法擴(kuò)展性較好，可以用于并行計算等領(lǐng)域。 apriori algorithm是關(guān)聯(lián)規(guī)則里一項基本算法。是由rakesh agrawal和ramakrishnan srikant兩位博士在1994年提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則的目的就是在一個數(shù)據(jù)集中找出項與項之間的關(guān)系，也被稱為購物藍(lán)分析 (market basket analysis)，因為“購物藍(lán)分析”很貼切的表達(dá)了適用該算法情景中的一個子集。

5，apriori算法使用了什么性質(zhì)

Apriori性質(zhì)：一個頻繁項集的任一子集也應(yīng)該是頻繁項集。證明根據(jù)定義，若一個項集I不滿足最小支持度閾值min_sup，則I不是頻繁的，即P（I）http://baike.baidu.com/link?url=8F29ZS1ufQ4gtAsaXsyZr_lOEn0I6VOGVoeszB7nCesMkZxU4vWNKnHeDyKWvXjSjTYiRtLoLs1OJ_Eut632ia

我想weka應(yīng)該很適合你吧^^用來跑一跑自己的算法或者直接用它的api做二次開發(fā)都是很方便的，比如你提到的~只是原始算法和自己算法的對比一下是不難實現(xiàn)的，在自己的代碼里分別初始化兩個算法對象模型，一起training一起testing，最后把得出的結(jié)果放一起就行了。至于圖形界面怎么組織就按自己的需要做就好啦。如果不想寫代碼的話就用weka自己的圖形界面weka explorer或者work flow跑幾遍也行，因為weka自己的圖形化表示已經(jīng)很多樣很直觀啦^^推薦一本書的話就是這個啦：data mining: practical machine learning tools and techniques (second edition) 作者是ian witten就是weka的配套教材啦，例子很豐富，由淺入深的，很好上手的。有進(jìn)一步的問題就去weka list里找答案吧，很棒的討論組，起碼對我?guī)椭艽螅ㄟB接在參考資料里）。希望對你有幫助^^

6，apriori算法怎么處理連續(xù)值

Apriori算法流程 1. 掃描數(shù)據(jù)庫，生成候選1項集和頻繁1項集。 2. 從2項集開始循環(huán)，由頻繁k-1項集生成頻繁頻繁k項集。 2.1 頻繁k-1項集生成2項子集，這里的2項指的生成的子集中有兩個k-1項集。使如有3個2項頻繁集｛a, b｝｛b, c｝｛c, f｝，則它所有的2項子集為｛｛a, b｝｛b, c｝｝｛｛a, b｝｛e, f｝｝｛｛b, c｝｛c, f｝｝ 2.2 對由2.1生成的2項子集中的兩個項集根據(jù)上面所述的定理 i 進(jìn)行連接，生成k項集。 2.3 對k項集中的每個項集根據(jù)如上所述的定理 ii 進(jìn)行計算，舍棄掉子集不是頻繁項集即不在頻繁k-1項集中的項集。 2.4 掃描數(shù)據(jù)庫，計算2.3步中過濾后的k項集的支持度，舍棄掉支持度小于閾值的項集，生成頻繁k項集。 3. 當(dāng)當(dāng)前生成的頻繁k項集中只有一個項集時循環(huán)結(jié)束。

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