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一、 Apriori 算法过程二、 Apriori 算法示例参考博客 :
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一、 Apriori 算法过程
原始数据集 D\rm DD ,
111 项集 C1\rm C_1C1 , 222 项集 C2\rm C_2C2 , ⋯\cdots⋯ , k\rm kk 项集 Ck\rm C_kCk , 这些项集都是候选项集 ,
根据 原始数据集 D\rm DD , 创造 111 项集 C1\rm C_1C1 , 然后对 C1\rm C_1C1 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 111 项集 L1\rm L_1L1 ,
根据 频繁 111 项集 L1\rm L_1L1 , 创造 222 项集 C2\rm C_2C2 , 然后对 C2\rm C_2C2 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 222 项集 L2\rm L_2L2 ,
⋮\vdots⋮
根据 频繁 k−1\rm k-1k−1 项集 Lk−1\rm L_{k-1}Lk−1 , 创造 k\rm kk 项集 Ck\rm C_kCk , 然后对 Ck\rm C_kCk 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 k\rm kk 项集 Lk\rm L_kLk ,
二、 Apriori 算法示例
最小支持度阈值为 minsup=0.6\rm minsup= 0.6minsup=0.6
根据 原始数据集 D\rm DD , 创造 111 项集 C1\rm C_1C1 , 然后对 C1\rm C_1C1 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 111 项集 L1\rm L_1L1 ,
111 项集 {奶粉}\{ 奶粉 \}{奶粉} 支持度 0.80.80.8
111 项集 {莴苣}\{ 莴苣 \}{莴苣} 支持度 0.80.80.8
111 项集 {尿布}\{ 尿布 \}{尿布} 支持度 0.80.80.8
111 项集 {啤酒}\{ 啤酒 \}{啤酒} 支持度 0.60.60.6
111 项集 {甜菜}\{ 甜菜 \}{甜菜} 支持度 0.20.20.2
111 项集 {诚挚}\{ 诚挚 \}{诚挚} 支持度 0.40.40.4
111 项集中只有 {奶粉}\{ 奶粉 \}{奶粉} , {莴苣}\{ 莴苣 \}{莴苣} , {尿布}\{ 尿布 \}{尿布} , {啤酒}\{ 啤酒 \}{啤酒} 是频繁 111 项集 ;
根据 频繁 111 项集 L1\rm L_1L1 , 创造 222 项集 C2\rm C_2C2 , 然后对 C2\rm C_2C2 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 222 项集 L2\rm L_2L2 ,
222 项集 {奶粉,莴苣}\{ 奶粉 , 莴苣 \}{奶粉,莴苣} 支持度 0.60.60.6
222 项集 {莴苣,尿布}\{ 莴苣 , 尿布 \}{莴苣,尿布} 支持度 0.60.60.6
222 项集 {莴苣,啤酒}\{ 莴苣 , 啤酒 \}{莴苣,啤酒} 支持度 0.40.40.4
222 项集 {尿布,啤酒}\{ 尿布 , 啤酒 \}{尿布,啤酒} 支持度 0.80.80.8
222 项集 {奶粉,尿布}\{ 奶粉 , 尿布 \}{奶粉,尿布} 支持度 0.60.60.6
222 项集 {奶粉,啤酒}\{ 奶粉 , 啤酒 \}{奶粉,啤酒} 支持度 0.40.40.4
222 项集中只有 {奶粉,尿布}\{ 奶粉 , 尿布 \}{奶粉,尿布} , {尿布,啤酒}\{ 尿布 , 啤酒 \}{尿布,啤酒} , {莴苣,尿布}\{ 莴苣 , 尿布 \}{莴苣,尿布} , {奶粉,莴苣}\{ 奶粉 , 莴苣 \}{奶粉,莴苣} 是 频繁 222 项集 ;
根据 频繁 222 项集 L1\rm L_1L1 , 创造 333 项集 C3\rm C_3C3 , 然后对 C3\rm C_3C3 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 333 项集 L3\rm L_3L3 ,
333 项集 {奶粉,莴苣,尿布}\{ 奶粉 , 莴苣 , 尿布 \}{奶粉,莴苣,尿布} 支持度 0.40.40.4
333 项集 {奶粉,莴苣,啤酒}\{ 奶粉 , 莴苣 , 啤酒 \}{奶粉,莴苣,啤酒} 支持度 0.20.20.2
333 项集 {莴苣,尿布,啤酒}\{ 莴苣 , 尿布 , 啤酒 \}{莴苣,尿布,啤酒} 支持度 0.40.40.4
333 项集 {奶粉,尿布,啤酒}\{ 奶粉 , 尿布 , 啤酒 \}{奶粉,尿布,啤酒} 支持度 0.40.40.4
333 项集中没有频繁项集 ;
