关联规则方法-第一讲.pptxVIP

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2018-05-23 发布于河北
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关联规则方法-第一讲.pptx

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关联规则方法-第一讲

引言;关联规则的基本概念;?;?;?;计算:“既有橙汁又有可乐”的支持度：2/5=0.4;?;计算:“if 橙汁 then 可乐”的置信度：2/4=0.5;7、最小支持度与置信度规则当中必须满足的最低要求（阈值）一般来讲，支持度和置信度均较高的关联规则才是用户感兴趣的有用关联规则 ;?;关联规则算法;2、关联规则挖掘常用算法 1、Agrawal 提出的Apriori （寻找所有频繁项目集） 2、韩家炜提出的FP-tree(遍历数据后形成树状结构）;Apriori算法;3、Apriori算法性质：（1）频繁项集的子集必为频繁项集；（2）非频繁项集的组合一定是非频繁的； ;4、Apriori算法步骤：（1）扫描数据库，产生1-项集候选项集合C1； (2)从2项集开始，利用上次产生的大项集构造新的候选集，计算每个候选集的支持度，得到下一阶大项集；（3）重复执行步骤2，直至某阶大项集为空。 ;5、Apriori算法实例： ;K=1,min_sup=2;Apriori算法;Apriori算法;6、Apriori算法优缺点： 1、优点思路简单；递归计算；实现方便 2、缺点频繁遍历数据库；生成候选集-----连接较多；占用空间大；运算量大。;7、Apriori算法程序实现;1、FP-Growth 算法步骤：（1）遍历一次数据库，找出频繁1-项集，按递减顺序排序；（2）建立FP-Tree；（3）利用FP-Tree为1项频繁集每一项构造FP-Tree；（4）得到频繁项集。;2、算例 1）扫描事务数据库得到频繁1-项集F 2）定义min_sup=2.重新排列F：;3）重新调整事务数据库； ;4）创建根节点和频繁项目表； ;5）加入第一个事务（I2,I1,I5）；