关联规则分析算法(关联规则分析算法与BP算法)
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本文目录:
一、Apriori算法是什么?适用于什么情境
经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集;而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域。
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。
二、apriori关联规则算法
解释如下:
Apriori是基于广度优先的关联规则算法,即从频繁1项集开始,采用频繁k项集搜索频繁k+1项集,直到不能找到包含更多项的频繁项集为止。
三、apriori算法是什么?
经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集;而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率,但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域。
基本算法:
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法
Apriori算法将发现关联规则的过程分:
第一通过迭代,检索出事务数据库1中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集;
第二利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中,挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心,占整个计算量的大部分。
四、关联规则算法的关联规则的定义
所谓关联,反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候,可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance,第二个是关联性association,两者都可以用来描述事件之间的关联程度。
设I={i1,i2…,im}为所有项目的集合,设A是一个由项目构成的集合,称为项集。事务T是一个项目子集,每一个事务具有唯一的事务标识Tid。事务T包含项集A,当且仅当AT。如果项集A中包含k个项目,则称其为k项集。D为事务数据库,项集A在事务数据库D中出现的次数占D中总事务的百分比叫做项集的支持度(support)。如果项集的支持度超过用户给定的最小支持度阈值,就称该项集是频繁项集(或大项集)。
关联规则就是形如XY的逻辑蕴含关系,其中XI,YI且XY=Φ,X称作规则的前件,Y是结果,对于关联规则XY,存在支持度和信任度。
支持度是指规则中所出现模式的频率,如果事务数据库有s%的事务包含XY,则称关联规则XY在D中的支持度为s%,实际上,可以表示为概率P(XY),即support(XY)= P(XY)。信任度是指蕴含的强度,即事务D中c%的包含X的交易同时包含XY。若X的支持度是support(x),规则的信任度为即为:support(XY)/support(X),这是一个条件概率P(Y|X),即confidence(XY)= P(Y|X)。
以上就是关于关联规则分析算法相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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