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Apriori算法的基本原理是什么

小億
92
2024-05-24 10:45:08
欄目: 編程語言

Apriori算法是一種用于挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法。其基本原理是利用Apriori原理：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，則它的所有子集也是頻繁的。算法的流程大致如下：

  1. 掃描數(shù)據(jù)集，獲取所有項(xiàng)的支持度計(jì)數(shù)（頻繁1項(xiàng)集）。
  2. 根據(jù)最小支持度閾值篩選出頻繁1項(xiàng)集。
  3. 根據(jù)頻繁1項(xiàng)集生成候選2項(xiàng)集，并掃描數(shù)據(jù)集計(jì)算支持度。
  4. 根據(jù)最小支持度閾值篩選出頻繁2項(xiàng)集。
  5. 重復(fù)以上步驟，逐步生成頻繁k項(xiàng)集，直到無法生成更多頻繁項(xiàng)集為止。
  6. 根據(jù)頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，計(jì)算其置信度，篩選出滿足最小置信度閾值的規(guī)則。

通過不斷迭代生成頻繁項(xiàng)集，Apriori算法可以高效地挖掘出數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

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