apriori算法python

高宇俘2790Apriori算法的核心是 -
桑项蚁19119888875 ______ 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.

高宇俘2790用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解 -
桑项蚁19119888875 ______ 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...

高宇俘2790apriori算法使用了什么性质 -
桑项蚁19119888875 ______ Apriori性质:一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集.证明根据定义,若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup,则I不是频繁的,即P(I)http://baike.baidu.com/link?url=8F29ZS1ufQ4gtAsaXsyZr_lOEn0I6VOGVoeszB7nCesMkZxU4vWNKnHeDyKWvXjSjTYiRtLoLs1OJ_Eut632ia

高宇俘2790Apriori算法如何让计算最小置信度 -
桑项蚁19119888875 ______ 最小置信度是自己定制的哈,可以在不同的置信度下测这个算法挖掘关联规则的效率..

高宇俘2790SPSS modeler关联规则apriori里支持度和置信度的值设置为多少比较好 -
桑项蚁19119888875 ______ 置信度、支持度、提升度是评价关联规则的三个重要指标. 样本100,条件A=》结果B,A:60,B40,同时发生A和B:30 则: 条件支持度=P(A)=条件A60/样本100=0.6 结果支持度=P(B)=结果B40/样本100=0.4(在sas中称为预期置信度) 规则支...

高宇俘2790需要掌握哪些大数据算法 -
桑项蚁19119888875 ______ 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)

高宇俘2790weka里Apriori关联规则挖掘,我希望得到的结论是与最后一列目标属性的关系,可是总是得到的都是前边条件属 -
桑项蚁19119888875 ______ weka里面的apriori算法,先生成所有的频繁项集,然后生成规则,根据最小支持度和置信度都满足的情况,选出强规则输出. 举个例子,比如有个长度为3的频繁项集ABC 那么你生成规则时候是: A->BC AB->C AC->B B->AC BC->A C->AB 然后分别对上述产生的规则计算置信度,如果不满足,就不输出 那么你所说的问题,很可能是因为你的最后一列在->右边时的规则不满足置信度. 所以没有那样的规则输出. weka默认的最小支持度是0.1,最小置信度是0.9,你可以通过命令行进行调整,适当降低 置信度,可能就能看到你想要的规则了.

高宇俘2790关联规则的简介 -
桑项蚁19119888875 ______ 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...

高宇俘2790apriori算法和fp - growth算法提取频繁项集的结果一样吗 -
桑项蚁19119888875 ______ 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

高宇俘2790python哪个包实现apriori -
桑项蚁19119888875 ______ 如连接中的例子,虽然新的{I1, I2, I3, I4}项集满足 子集{I1, I2, I3}; {I1, I2, I4} 都是频繁项集,但其他子集也得满足,这里特指剩下两个{I1, I3, I4},{I2, I3, I4}.所以验证一下他们,如果他们不满足,可根据定理1,新的项集也肯定不频繁. 所以剪枝的过...