apriori算法找出频繁项集

宗逄夏2429关于数据挖掘中的apriori算法,帮忙推出关联规则 事务数为 5 支持度为0.6,置信度为0.6所选项集:abcacdebcdfabcdabcdf候选集1:abcdef频繁集1:abcd候选... -
丰仁侄13183479716 ______[答案] abc的支持数P1=3,acd的支持数P2=3,bcd的支持数P3=3,关联规则的输出就是在由频繁项集的项组成的关联规则中,找出置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则.因为由频繁项集的项组成的关联规则的支持度大于等于最小支持阈...

宗逄夏2429Clementine关联规则Apriori算法事务模式怎么使用 -
丰仁侄13183479716 ______ 用Clemetine做Apriori关联规则的时候,采用事务模式,总是提示我找不到规则是怎么回事呢,我用的是Clementine自带的BASKETS1n数据转换为事务模式(因为我有个其他数据是事务模式) http://bbs.pinggu.org/thread-3160839-1-1.html

宗逄夏2429数据挖掘算法的算法分类 -
丰仁侄13183479716 ______ C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...

宗逄夏2429apriori算法和fp - growth算法提取频繁项集的结果一样吗 -
丰仁侄13183479716 ______ 应该是一样的结果,如果结果不一样,肯定是那个算法提取的有问题了

宗逄夏2429用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解 -
丰仁侄13183479716 ______ 下面这段是apriori算法中由2频繁项集找k频繁项集的程序,程序中有两个问题: 1、似乎while循环的K永远都是固定的,也就是都是频繁2项集的个数.得到频繁3项集后K的个数不是要变吗?如何体现呢? 2、程序中有两个for的大循环,但是发...

宗逄夏2429Apriori算法的核心是 -
丰仁侄13183479716 ______ 连接和剪枝. 简言之就是对一个已知的交易数据库D,有一个最小支持阈值min_support,即为该算法的输入;算法的输出为满足最小支持阈值的频繁项集L. 具体为:扫描D,对每个交易商品(T1,...,Tk---1项候选项集)计数,找出满足计数大于min_support的项集,即为1项频繁集L1; 关键的来了:如何由1项频繁集L1产生2项候选项集C2,此步称为连接. 如何由C2得到L2,此步即为剪枝.从C2中找出计数大于min_support的项集,即为L2. 重复以上过程,增大频繁项集的长度,直至没有更长的频繁项集.

宗逄夏2429如何提高apriori算法的效率 -
丰仁侄13183479716 ______ Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库.算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率.

宗逄夏2429用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 -
丰仁侄13183479716 ______ 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n.它与处理混合正态分布的最...

宗逄夏2429关联规则的简介 -
丰仁侄13183479716 ______ 在描述有关关联规则的一些细节之前,先来看一个有趣的故事: 尿布与啤酒的故事.在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售.但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了.这不是一个笑话,而是发生在美国...