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2017-05-22 发布于上海
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Apriori算法及应用

Apriori算法及应用关联分析中的一些基本概念项集(itemset)：包含0个或多个项的集合 K-项集：一个包含K个数据项的项集支持度计数(support count)：一个项集的出现次数就是整个数据集中包含该项集的事务数。（支持度）频繁项集：若一个项集的支持度大于等于某个阈值关联规则：是形如A→B的蕴涵表达式，A和B都是属于数据集集合I，并且A∩B为空。支持度（support）：是数据集中包含A∪B（即A和B二者）的百分比。置信度（confidence）：是数据集中包含A事务同时包含B事务的百分比。 Support(A→B)=support_count(A∪B)/N Confidence(A→B)=support_count(A∪B)/ support_count(A) 关联规则挖掘算法可分为两个步骤： ⑴产生频繁项集：发现满足最小支持度阈值的所有项集，即频繁项集。 ⑵产生规则：从上一步发现的频繁项集中提取大于置信度阈值的规则，即强规则。 Apriori算法基于Apriori算法的单维布尔数据流程图 Apriori算法应用(1) 问题的形式化描述：设：I={i1,i2…im}是全部项的集合；数据集D是事务的集合，包含N个事务； D中每个事务T是项的集合，使得T包含于I；每个事务有一个标识符，称为TID。 Apriori算法应用(2) 政务问答数据集D Apriori算法应用(3) 频繁项集的发现过程 Apriori算法应用(4) 关联规则的生成 Apriori算法应用（5）商业领域网络安全领域学生管理系统移动通信领域 ……