近來小看關聯分析的apriori演算法，參考《資料探勘:概念與技術3rd》,作此篇。
-支援度（support）：support( a => b ) = p(a u b)
-置信度（confidence）： confidence(a => b ) = p( b | a )
-項集(itemset) : 包含k個項的項集成為k項集
-頻繁項集(frequent itemset) : 如果項集 i 滿足最小支援度閾值, 則 i 是頻繁項集
首先，通過掃瞄事務記錄，找出所有的頻繁1項集，記做l1，利用l1找頻繁2項集l2，使用l2找l3，如此下去，直到不能再找到任何頻繁k項集。
為了提高頻繁項集逐層產生的效率,一種稱為先驗性質(apriori property)的重要性質用於壓縮搜尋空間.
先驗性質:頻繁項集的所有非空子集也一定是頻繁的.
考察使用lk-1找出lk,主要有連線步和剪枝步:
(1)連線步:為了找出lk, 通過將lk-1與自身連線產生候選k項集的集合, 記為ck. 記l
i[j]表示li的第j項. apriori演算法假定事務和項集中的項按字典順序排序. 對於(k-1)項集li, 使得li[1] < li[2] < … < li[k-1]. 如果lk-1的前(k-2)個項相同, 則它是可連線的. 連線lk-1 連線 lk-1, 結果.
(2)剪枝步:ck是lk的超集, 即ck的成員可以是也可以不是頻繁的. 任何非頻繁的(k-1)項集都不是頻繁k項集的子集. 因此, 如果乙個候選k項集的(k-1)項子集不在lk-1中,則該候選也不可能是頻繁的, 從而從ck中刪除.
該例子截圖為書中截圖.
偽**未採用書中**,摘自wikipedia.
c++**簡單實現:
Apriori演算法學習筆記 三
apriori演算法的python實現from future import print function import pandas as pd 頻繁規則的產生 用於實現l 到c k的連線 deffind freq set x,ms x list map lambda i sorted i.spli...
機器學習 演算法 Apriori
參考 很多人都喜歡用 啤酒跟尿布 這個例子來比喻機器學習，主要就是想說明apriori在挖掘物件關聯的重要作用，這個演算法很簡單，沒有涉及複雜的數學知識，一點邏輯而已，還有改進的apriori演算法，有時間我也會實現一下 簡單實現了一下apriori，直接上python 和結果 coding utf...
apriori演算法的學習
1993年美國學者agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關係的關聯演算法，並根據商品之間的關係，找出客戶的購買行為。agrawal從數學及計算機演算法角度提出了商品關聯關係的計算方法 apriori演算法。沃爾瑪從上個世紀90年代嘗試將aprior算 法引入到pos機資料...