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最新文章列表
数据挖掘笔记-关联规则-Apriori-1
今天看了一下关联规则分析中的Apriori算法,先了解下基本概念:
关联规则分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。
•关联规则挖掘形式化定义:
•原始数据描述
设I ={i1, i2,…,im}是所有项(item)的集合,若干项的集合,称为项集
java实现apriori算法
apriori算法是经典的求频繁项集的算法,基本原理是:找出频繁1项集(需事先规定好门限),然后利用频繁1项集产生频繁2项集,以此类推。代码如下:
public class AprioriAlgorithm {
private static final int THRESHOLD = 2;
/**
*
* @Title: appriGen
* @Descript ...
基于 FP-Tree 的关联规则挖掘——Bash实现
本文假设读者至少有对数据挖掘中的关联规则有基本了解,对Apriori算法的实现有一定了解。
在此基础上,我们讨论一种比Apriori更加高效的关联规则挖掘方法——基于FP-Tree的关联规则挖掘。
(一) 关于Apriori:
Apriori是关联规则挖掘中最最最经典的算法,没有之一。同时,它也是向初学同学阐明关联规则精髓的最佳武器。
首先,我们简单回顾下Aprio ...