Apriori算法簡介：? Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法

首先，找出頻繁“1項(xiàng)集”的集合，該集合記作L1。L1用于找頻繁“2項(xiàng)集”的集合L2，而L2用于找L3。如此下去，直到不能找到“K項(xiàng)集”。找每個(gè)Lk都需要一次數(shù)據(jù)庫掃描。

產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，過程為:根據(jù)前面提到的置信度的定義，關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生如下：

（1）對于每個(gè)頻繁項(xiàng)集L，產(chǎn)生L的所有非空子集；

（2）對于L的每個(gè)非空子集S，如果

????????????????P（L）/P（S）≧min_conf

則輸出規(guī)則“SàL-S”

注：L-S表示在項(xiàng)集L中除去S子集的項(xiàng)集

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘经典算法--priori算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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