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编程问答

【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项集超集性质 | 频繁项集子集性质 | 项集与超集支持度性质 )

發(fā)布時(shí)間:2025/6/17 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项集超集性质 | 频繁项集子集性质 | 项集与超集支持度性质 ) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

  • 一、 非頻繁項(xiàng)集超集性質(zhì)
  • 二、 頻繁項(xiàng)集子集性質(zhì)
  • 三、 項(xiàng)集與超集支持度性質(zhì)



參考博客 :

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  • 【數(shù)據(jù)挖掘】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 ( 關(guān)聯(lián)規(guī)則 | 數(shù)據(jù)項(xiàng)支持度 | 關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度 )
  • 【數(shù)據(jù)挖掘】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 )
  • 【數(shù)據(jù)挖掘】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 ( 頻繁項(xiàng)集 | 非頻繁項(xiàng)集 | 強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則 | 弱關(guān)聯(lián)規(guī)則 | 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則 )




一、 非頻繁項(xiàng)集超集性質(zhì)



關(guān)聯(lián)規(guī)則 性質(zhì) 1 : 非頻繁項(xiàng)集超集 一定是 非頻繁的 ;


超集 就是 包含 該集合的集合 ;


項(xiàng)集 X\rm XX 是 非頻繁項(xiàng)集 ,

項(xiàng)集 Y\rm YY 是 項(xiàng)集 X\rm XX 的超集 ,

( 使用集合表示 : X?Y,X=??\rm X \subseteq Y , X \not= \varnothingX?Y,X?=? , 項(xiàng)集 Y\rm YY 包含 項(xiàng)集 X\rm XX , 并且 項(xiàng)集 X\rm XX 不為空集 )

則 項(xiàng)集 Y\rm YY 一定是 非頻繁的 ;


舉例 :

數(shù)據(jù)集 D\rm DD 為 :

事物編號事物 ( 商品 )
001001001奶粉 , 萵苣
002002002萵苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
003003003奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
004004004奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 啤酒
005005005奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 橙汁

111 項(xiàng)集 {甜菜}\{ 甜菜 \}{}

222 項(xiàng)集 {甜菜,啤酒}\{ 甜菜 , 啤酒 \}{,}

上述 {甜菜,啤酒}\{ 甜菜 , 啤酒 \}{,} 就是 {甜菜}\{ 甜菜 \}{}超集 ,

111 項(xiàng)集 {甜菜}\{ 甜菜 \}{} 其支持度是 0.2\rm 0.20.2 , 小于最小支持度 minsup=0.6\rm minsup = 0.6minsup=0.6, 是 非頻繁項(xiàng)集

那么 {甜菜,啤酒}\{ 甜菜 , 啤酒 \}{,} 也是 非頻繁項(xiàng)集 ;



在具體算法中會使用該性質(zhì) , 用于進(jìn)行 “剪枝” 操作 ;

計(jì)算支持度時(shí) , 按照 111 項(xiàng)集 支持度 , 222 項(xiàng)集 支持度 , ?\cdots? 順序進(jìn)行計(jì)算 ,

如果發(fā)現(xiàn) 111 項(xiàng)集 中有 非頻繁項(xiàng)集 , 則包含該 111 項(xiàng)集的 n\rm nn 項(xiàng)集 肯定是 非頻繁項(xiàng)集 ;

然后使用 頻繁 111 項(xiàng)集 組合成 222 項(xiàng)集 , 然后再計(jì)算這些 222 項(xiàng)集是否是頻繁項(xiàng)集 ;

“剪枝” 操作 減少了不必要的計(jì)算量 ;





二、 頻繁項(xiàng)集子集性質(zhì)



頻繁項(xiàng)集所有非空子集 , 一定是 頻繁項(xiàng)集 ;


項(xiàng)集 Y\rm YY 是 頻繁項(xiàng)集 ,

項(xiàng)集 Y\rm YY 是 項(xiàng)集 X\rm XX 的超集 ,

( 使用集合表示 : X?Y,X=??\rm X \subseteq Y , X \not= \varnothingX?Y,X?=? , 項(xiàng)集 Y\rm YY 包含 項(xiàng)集 X\rm XX , 并且 項(xiàng)集 X\rm XX 不為空集 )

則 項(xiàng)集 X\rm XX 一定是 頻繁的 ;


舉例 :

數(shù)據(jù)集 D\rm DD 為 :

事物編號事物 ( 商品 )
001001001奶粉 , 萵苣
002002002萵苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
003003003奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
004004004奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 啤酒
005005005奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 橙汁

111 項(xiàng)集 {尿布}\{ 尿布 \}{尿} , {啤酒}\{ 啤酒 \}{}

222 項(xiàng)集 {尿布,啤酒}\{ 尿布 , 啤酒 \}{尿,}


222 項(xiàng)集 {尿布,啤酒}\{ 尿布 , 啤酒 \}{尿,} 其支持度是 0.6\rm 0.60.6 , 等于最小支持度 minsup=0.6\rm minsup = 0.6minsup=0.6, 是 頻繁項(xiàng)集

那么 222 項(xiàng)集 {尿布,啤酒}\{ 尿布 , 啤酒 \}{尿,} 的子集是 111 項(xiàng)集 {尿布}\{ 尿布 \}{尿} , {啤酒}\{ 啤酒 \}{} ,

根據(jù)上述性質(zhì) , 111 項(xiàng)集 {尿布}\{ 尿布 \}{尿} , {啤酒}\{ 啤酒 \}{} 都是 頻繁項(xiàng)集 ;





三、 項(xiàng)集與超集支持度性質(zhì)



任意一個(gè) 項(xiàng)集 的 支持度 , 都 大于等于超集 支持度 ;


超集 就是 包含 該集合的集合 ;


總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项集超集性质 | 频繁项集子集性质 | 项集与超集支持度性质 )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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