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weka 关联分析apriori算法

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1.Apriori 算法算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法 。下面将主要介绍Apriori 算法 ， 在介绍Apriori 算法之前，lIG 算法解决了apriori 算法的问题 。
【weka 关联分析apriori算法】
有很多1、带你了解数据挖掘中的经典 算法data mining算法，不同的算法有不同的优势，也发挥不同的作用 。可以说算法为数据挖掘做出了巨大的贡献 。要想了解数据挖掘，就得了解这些算法 。下面继续介绍关于数据挖掘的知识算法 。1.Apriori 算法算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法 。

该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔型关联规则 。这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集 ， 简称为频率集 。这个算法比较复杂，但是也很实用 。2.最大期望算法在统计计算中，最大期望算法是求概率模型算法中参数的最大似然估计，其中概率模型依赖于不可观测的隐变量 。最大期望常用于机器学习和计算机视觉的数据聚合领域 。

2、数据挖掘十大 算法-整理室一晚的数据挖掘算法 ， 主要引用自wiki和一些论坛 。我把它作为知识分享发布在网站上，但是我发现Latex的公式在转码到网页时丢失了 。暂时还没找到解决的办法，有时间就回来补洞 。编者按1 。C4.5C4.5 算法是RossQuinlan开发的生成决策树算法关联规则是数据挖掘中的典型问题之一 ， 也称为购物篮分析 ， 因为关联规则的传统案例大多发生在超市，比如所谓的啤酒和尿布的传说 。“购物篮”这个词其实也揭示了关联规则挖掘的一个重要特征:以交易记录为研究对象 ， 每个购物篮都是一条记录 。关联规则希望挖掘的规则是:哪些商品经常出现在同一个购物篮中，它们之间是否存在因果关系 。

(1)计算支持支持数:一个项集出现在多个事务中，其支持数为几 。例如，{尿布 ， 啤酒}出现在事务002，003和004中 ， 所以它的支持计数是3 support:支持计数除以事务总数 。比如上例的交易总数为4 ， {尿布，啤酒}的支持计数为3，那么它的支持度为3÷475%，也就是说有75%的人同时买了尿布和啤酒 。

3、关联规则 分析的输出为什么和什么有关 4、关联规则挖掘 算法的介绍学号:姓名:高绍奎【嵌牛入门】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的常用算法 ， 用于发现隐藏在大型数据集中的有趣且频繁的模式、关联和相关性 。这里将对这个算法进行简单介绍，然后以Apriori 算法为例演示实现结果 。【嵌入式牛鼻子】数据挖掘关联规则挖掘python【嵌入式牛文】I. 算法原理1 。基本概念关联规则用于发现隐藏在大型数据集中的有趣的频繁出现的模式、关联和相关性 。

Apriori 算法中定义了以下概念:项和项集:设I{i1，i2 ， im}为m个不同项的集合 ， 其中每个ik(k1，m)称为一个项 ， 项的集合I称为项集之和 ， 即项集 。在实验中，每条购物记录可以看作一个物品集，用户购买的一件商品就是一件物品 。

5、数据挖掘-关联 分析 算法association分析举个例子 ， 上面是五条购物记录，从中可以发现，买纸尿裤的人中，有三条买了啤酒 。这么久了，我们可以推测 ， 纸尿裤和啤酒之间有很强的相关性，虽然两者之间似乎没有什么联系 。也就是说可以得到规则:shopping 分析也叫购物篮分析因为它能更好的描述关联 。为了更好地描述this 分析的各种名词，我们重新设计了上表:在每笔购物订单中 ， 所有涉及的商品都改为1，不涉及的改为0 ， 即每笔商品的购买记录都是二元的 。

那么面包和牛奶称为数据集中的项目 ， 它们组合的子集称为项目集 。可以为空 。空集是不包含任何项目的项目集 。如果一个项集包含k个子项，则称为k项集 。顺序12345称为一个事务 ， 一个项集在所有事务中出现的次数称为项集的支持计数 。在上表中 ， 项目集{啤酒、尿布、牛奶}的支持计数是2 ， 因为有两个事务(3 ， 4)包含此项目集 。

6、关联 分析的关联 分析的方法Apriori 算法是挖掘生成布尔关联规则所需的频繁项集的基?。彩亲钪墓亓嬖蛲诰蛑凰惴?。Apriori 算法是根据关于频繁项集特征的先验知识命名的 。它采用一种叫做逐层搜索的迭代方法，用k个项集来探索(k 1)个项集 。首先，找到频繁1-项集的集合，它被表示为L1 。L1用于查找频繁2-项集的集合L2，然后查找L3，依此类推，直到找不到频繁k-项集 。
为了提高层次搜索的处理效率，生成相应的频繁项集 ， Apriori 算法使用了一个重要的性质，应用Apriori性质来帮助有效地减少频繁项集的搜索空间 。一个频繁项集的任何子集也应该是一个频繁项集 ， 证明了根据定义，如果一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup，那么I不是频繁的，即P(I) 。

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