各位老鐵們，大家好，今天由我來為大家分享c語言實現(xiàn)apriori算法：快速挖掘頻繁項集，以及用apriori算法找出頻繁項集的相關(guān)問題知識，希望對大家有所幫助。如果可以幫助到大家，還望關(guān)注收藏下本站，您的支持是我們最大的動力，謝謝大家了哈，下面我們開始吧！

文章目錄：

• 1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:Apriori算法的深度探討
• 2、頻繁子圖挖掘算法兩種經(jīng)典頻繁子圖挖掘算法
• 3、apriori算法流程
• 4、Apriori算法如何定義頻繁項集?
• 5、Apriori算法大概流程(例題說明)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:Apriori算法的深度探討

Apriori算法是一種用于挖掘數(shù)據(jù)集中頻繁項集的算法，進而用于生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、市場籃子分析等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要分支，其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)在一個數(shù)據(jù)集中變量間存在的有趣的關(guān)聯(lián)或模式。

理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法：Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法，它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接【類矩陣運算】與剪枝【去掉那些沒必要的中間結(jié)果】組成。

Apriori算法作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基石，其名稱源于算法利用頻繁項集的先驗知識。1993年，Rakesh Agrawal等人首次提出如何在顧客交易數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)項集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問題，自此，Apriori算法備受關(guān)注。在數(shù)據(jù)挖掘中，基礎(chǔ)概念至關(guān)重要。事務(wù)通常表示為包含多個項目的，每個項目（item）是事務(wù)的組成部分。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事物數(shù)據(jù)集中的最大頻繁項集，再利用得到的最大頻繁項集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則。項集是項的。包含k個項的項集成為k項集。項集的出現(xiàn)頻率是所有包含項集的事務(wù)計數(shù)，又稱為絕對支持度或支持度計數(shù)。

頻繁子圖挖掘算法兩種經(jīng)典頻繁子圖挖掘算法

1、針對子圖挖掘，兩種常見算法是AGM和FSG。AGM算法的特點是每次增加一個頂點，而FSG算法則每次添加一條邊，兩者在擴展子集時采取了不同的策略。另一種流行的算法是FP-growth，其核心在于將頻繁子集的數(shù)據(jù)壓縮到FP-tree（頻繁模式樹）中，這是一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲項的關(guān)聯(lián)信息。

2、在模式挖掘領(lǐng)域，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)類型的不同，可以將頻繁子圖挖掘算法分為兩種主要類別：graph-transaction型：這種類型的算法處理的數(shù)據(jù)集由眾多規(guī)模較小的圖組成，每個圖包含幾十到幾百個頂點。其計算策略是僅關(guān)注候選子圖在圖中是否出現(xiàn)，無論在同一個圖中出現(xiàn)多少次，都只計數(shù)一次。

3、頻繁子圖挖掘算法的原理相對直觀，主要依賴遞歸計數(shù)法來找出所有頻繁出現(xiàn)的子圖。然而，這種方法在處理大型圖集時效率較低，主要問題在于生成候選子圖時需要頻繁地檢查是否存在k-1子圖的重復(fù)，當(dāng)圖的數(shù)量龐大時，這會消耗大量時間。

4、在進行子圖比較之前，通常使用節(jié)點錨點來獲取錨點的n跳鄰域信息。這種方法可以看作是GNN思想的應(yīng)用，即通過計算兩個錨點的embedding來斷鄰域是否同構(gòu)，并得到兩個錨點的對應(yīng)關(guān)系。圖$G_T$的分解過程實際上就是獲取每個節(jié)點的領(lǐng)域表示。深度越深，模型的成本越高。

apriori算法流程

1、算法流程 初始化階段：設(shè)定一個最小支持度閾值，這個閾值用于確定哪些項組合是頻繁的。 單項集生成：掃描數(shù)據(jù)集，計算每個單獨項的頻數(shù)，找出那些達(dá)到最小支持度的單項集。 項集擴展：通過組合現(xiàn)有的頻繁項集來生成更大的候選項集，并計算它們的支持度。

2、首先，從數(shù)據(jù)庫的整體交易記錄開始（[公式]），計算每個商品的絕對支持度，即其出現(xiàn)次數(shù)。例如，假設(shè)我們得到的初始列表為{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通過設(shè)定最小絕對支持度閾值（[公式]），例如3，篩選出頻繁項集。

3、Apriori算法思想主要包括找出頻集和生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則兩部分。頻集是指出現(xiàn)次數(shù)至少與預(yù)設(shè)最小支持度相等的項集。強關(guān)聯(lián)規(guī)則則需滿足最小支持度和最小可信度。舉例說明，求所有頻繁項集，設(shè)最小支持度為50%，則支持度*項數(shù)=4*0.5=2，即出現(xiàn)次數(shù)為2的項集為頻繁項集。

4、Apriori算法的工作原理基于頻繁項集的查找。首先，計算單個商品的支持度，篩選出滿足最小支持度閾值的項集。隨后，將商品兩兩組合，計算K=2項集的支持度，進一步篩選出頻繁項集。此過程遞歸進行，直至無法形成新的頻繁項集，最終得到頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

5、Apriori算法的流程主要包含兩個步驟：頻繁項集生成和關(guān)聯(lián)規(guī)則生成。例子：假設(shè)有一個購物交易數(shù)據(jù)集，其中包括5筆交易。第一步是計算所有單一商品（如“牛奶”，“面包”等）在這5筆交易中的出現(xiàn)次數(shù)，并篩選出那些出現(xiàn)次數(shù)達(dá)到最小支持度的商品。

6、算法步驟： Apriori算法的目標(biāo)是找到最大的K項頻繁集。這里有兩層意思，首先，我們要找到符合支持度標(biāo)準(zhǔn)的頻繁集。但是這樣的頻繁集可能有很多。第二層意思就是我們要找到最大個數(shù)的頻繁集。Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候選1項集及對應(yīng)的支持度，剪枝去掉低于支持度的1項集，得到頻繁1項集。

Apriori算法如何定義頻繁項集?

1、頻繁項集主要定理是Apriori算法 最基本的模式是項集，它是指若干個項的。頻繁模式是指數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項集、序列或子結(jié)構(gòu)。頻繁項集是指支持度大于等于最小支持度（min_sup）的。其中支持度是指某個在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率。頻繁項集的經(jīng)典應(yīng)用是購物籃模型。

2、在Apriori算法中，一個關(guān)鍵概念是“頻繁項集”或簡稱“頻集”。它指的是所有支持度超過設(shè)定的最小閾值的項目組合。換句話說，如果一個項目組合在大量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率超過預(yù)設(shè)的最低標(biāo)準(zhǔn)，那么它就被認(rèn)為是一個頻繁項集。

3、頻繁項集是指經(jīng)常出現(xiàn)在一起的物品，它們被稱為頻繁項集，它是由數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中的Apriori算法來計算的。Apriori算法通過計算一組物品在一個數(shù)據(jù)集中的頻繁程度來計算出頻繁項集。它的工作原理是，首先檢查所有單個物品，然后檢查兩個物品的組合，以此類推，直到發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項集。

4、包含K個項的為k項集。項集出現(xiàn)的頻率是包含項集的事務(wù)數(shù)，稱為項集的頻率。如果某項集滿足最小支持度，則稱它為頻繁項集。Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一 。

5、算法基本原理 Apriori算法基于一個關(guān)鍵觀察：在某些交易數(shù)據(jù)集中，頻繁出現(xiàn)的項組合往往具有某些共同屬性或項。例如，如果一個商品被頻繁購買，那么與該商品經(jīng)常一起被購買的其他商品也可能頻繁出現(xiàn)。算法通過迭代搜索，找出所有頻繁項集，即那些出現(xiàn)頻率超過預(yù)設(shè)閾值的項組合。

Apriori算法大概流程(例題說明)

Apriori算法思想主要包括找出頻集和生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則兩部分。頻集是指出現(xiàn)次數(shù)至少與預(yù)設(shè)最小支持度相等的項集。強關(guān)聯(lián)規(guī)則則需滿足最小支持度和最小可信度。舉例說明，求所有頻繁項集，設(shè)最小支持度為50%，則支持度*項數(shù)=4*0.5=2，即出現(xiàn)次數(shù)為2的項集為頻繁項集。

首先，從數(shù)據(jù)庫的整體交易記錄開始（[公式]），計算每個商品的絕對支持度，即其出現(xiàn)次數(shù)。例如，假設(shè)我們得到的初始列表為{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通過設(shè)定最小絕對支持度閾值（[公式]），例如3，篩選出頻繁項集。

首先，使用`plot（last.rules，control = list（jitter=2，col=rev（brewer.pal（9，Greens）[4：9]），shading = lift）`繪制散點圖，此處`last.rules`是通過Apriori算法對Groceries數(shù)據(jù)庫進行分析后得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

Apriori算法基于一個關(guān)鍵觀察：在某些交易數(shù)據(jù)集中，頻繁出現(xiàn)的項組合往往具有某些共同屬性或項。例如，如果一個商品被頻繁購買，那么與該商品經(jīng)常一起被購買的其他商品也可能頻繁出現(xiàn)。算法通過迭代搜索，找出所有頻繁項集，即那些出現(xiàn)頻率超過預(yù)設(shè)閾值的項組合。

Apriori算法的工作原理基于頻繁項集的查找。首先，計算單個商品的支持度，篩選出滿足最小支持度閾值的項集。隨后，將商品兩兩組合，計算K=2項集的支持度，進一步篩選出頻繁項集。此過程遞歸進行，直至無法形成新的頻繁項集，最終得到頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)于c語言實現(xiàn)apriori算法：快速挖掘頻繁項集和用apriori算法找出頻繁項集的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。