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文章目錄：

• 1、關(guān)聯(lián)規(guī)則之Apriori算法
• 2、apriori算法流程
• 3、apriori算法是聚類嗎
• 4、如何理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法
• 5、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:Apriori算法的深度探討

關(guān)聯(lián)規(guī)則之Apriori算法

apriori算法是聚類。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱頻集。

Apriori算法是第一個(gè)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 。最早是由 Agrawal 等人提出的1993最初提出的動(dòng)機(jī)是針對(duì)購(gòu)物籃分析問題提出的，其目的是為了發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫(kù)中不同商品之間的聯(lián)系規(guī)則。

經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)，每次利用候選頻繁集產(chǎn)生頻繁集；而FP-growth則利用樹形結(jié)構(gòu)，無需產(chǎn)生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，從而提高了算法的效率，但是apriori的算法擴(kuò)展性較好，可以用于并行計(jì)算等領(lǐng)域。

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(diǎn)圖，此處`last.rules`是通過Apriori算法對(duì)Groceries數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析后得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

apriori算法流程

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

Apriori算法思想主要包括找出頻集和生成強(qiáng)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(xiàng)集。強(qiáng)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(xiàng)集，設(shè)最小支持度為50%，則支持度*項(xiàng)數(shù)=4*0.5=2，即出現(xiàn)次數(shù)為2的項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。

掃描數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，對(duì)候選項(xiàng)集進(jìn)行支持度計(jì)數(shù)，只有達(dá)到最小支持度的項(xiàng)集才會(huì)被納入頻繁項(xiàng)集，如頻繁1項(xiàng)集[公式]和頻繁2項(xiàng)集[公式]。這個(gè)過程不斷重復(fù)，直到無法生成新的頻繁項(xiàng)集，算法結(jié)束。通過Apriori算法，你可以有效地挖掘出與數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的頻繁商品組合，為市場(chǎng)籃分析提供有價(jià)值的信息。

Apriori算法的流程主要包含兩個(gè)步驟：頻繁項(xiàng)集生成和關(guān)聯(lián)規(guī)則生成。例子：假設(shè)有一個(gè)購(gòu)物交易數(shù)據(jù)集，其中包括5筆交易。第一步是計(jì)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。

Apriori算法流程 掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，生成候選1項(xiàng)集和頻繁1項(xiàng)集。 從2項(xiàng)集開始循環(huán)，由頻繁k-1項(xiàng)集生成頻繁頻繁k項(xiàng)集。1 頻繁k-1項(xiàng)集生成2項(xiàng)子集，這里的2項(xiàng)指的生成的子集中有兩個(gè)k-1項(xiàng)集。

apriori算法是聚類嗎

apriori算法是聚類。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱頻集。

【答】：A 本題考查數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)?；跉v史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)所屬類型，類型已知（患心臟病/沒有患心臟?。@是一個(gè)典型分類問題。在四個(gè)選項(xiàng)中，貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)分類算法，Apriori是一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，K-means和EM都是聚類算法，因此正確選項(xiàng)為A。

聚類算法：作為一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，聚類算法能夠?qū)⑾嗨频臄?shù)據(jù)點(diǎn)劃分為同一個(gè)集群。典型算法如K均值聚類和層次聚類，它們?cè)诖髷?shù)據(jù)處理中至關(guān)重要，能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。 分類算法：這類算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過學(xué)習(xí)已知類別的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。

聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，它將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到同一個(gè)集群中。常見的聚類算法包括K均值聚類、層次聚類等。這些算法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。分類算法 分類算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，它通過對(duì)已知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。

其又分為K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等。（2）關(guān)聯(lián)：關(guān)聯(lián)問題學(xué)習(xí)問題指的是我們想發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的各部分之間的聯(lián)系和規(guī)則，例如購(gòu)買X物品的顧客也喜歡購(gòu)買Y物品。如：Apriori算法。非監(jiān)督學(xué)習(xí)，該算法沒有任何目標(biāo)/結(jié)果變量要預(yù)測(cè)/估計(jì)。

如何理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法

apriori算法是聚類。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱頻集。

理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法：Apriori算法是第一個(gè)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(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接【類矩陣運(yùn)算】與剪枝【去掉那些沒必要的中間結(jié)果】組成。

Apriori算法是種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結(jié)果）組成。該算法中項(xiàng)集的概念即為項(xiàng)的。包含K個(gè)項(xiàng)的為k項(xiàng)集。

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(xiàng)集，再利用得到的最大頻繁項(xiàng)集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。項(xiàng)集是項(xiàng)的。包含k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集成為k項(xiàng)集。項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率是所有包含項(xiàng)集的事務(wù)計(jì)數(shù)，又稱為絕對(duì)支持度或支持度計(jì)數(shù)。

Apriori算法通過這種方式減少了尋找頻繁項(xiàng)集的時(shí)間。Apriori算法利用頻繁項(xiàng)集的性質(zhì)，通過剪枝候選集，有效減少了數(shù)據(jù)集的頻繁項(xiàng)集搜索空間。在完成頻繁項(xiàng)集的提取后，通過給定的置信度篩選出強(qiáng)規(guī)則，完成關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取。

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

1、Apriori算法是一種用于挖掘數(shù)據(jù)集中頻繁項(xiàng)集的算法，進(jìn)而用于生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、市場(chǎng)籃子分析等多個(gè)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(gè)重要分支，其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)在一個(gè)數(shù)據(jù)集中變量間存在的有趣的關(guān)聯(lián)或模式。

2、理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法：Apriori算法是第一個(gè)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(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接【類矩陣運(yùn)算】與剪枝【去掉那些沒必要的中間結(jié)果】組成。

3、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(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)。1993年，Rakesh Agrawal等人首次提出如何在顧客交易數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)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(gè)項(xiàng)目的，每個(gè)項(xiàng)目（item）是事務(wù)的組成部分。

4、Apriori算法是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。其最初應(yīng)用在交易數(shù)據(jù)中探索商品間的聯(lián)系，最著名的例是“尿布與啤酒”現(xiàn)象。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，Apriori算法的應(yīng)用范圍擴(kuò)大至各個(gè)領(lǐng)域，取得顯著成效。接下來，我們將深入探討Apriori算法的基本概念和工作原理。

5、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(xiàng)集，再利用得到的最大頻繁項(xiàng)集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。項(xiàng)集是項(xiàng)的。包含k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集成為k項(xiàng)集。項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率是所有包含項(xiàng)集的事務(wù)計(jì)數(shù)，又稱為絕對(duì)支持度或支持度計(jì)數(shù)。

6、Apriori算法利用頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)，不斷地按照層次進(jìn)行迭代，計(jì)算數(shù)據(jù)集中的所有可能的頻繁項(xiàng)集，它的分析主要包括兩個(gè)核心部分。根據(jù)支持度找出頻繁項(xiàng)集；根據(jù)置信度產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。2 Apriori算法原理 基本流程：掃描歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)每項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率次數(shù)統(tǒng)計(jì)。

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