apriori算法？

一、apriori算法？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。

项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

二、apriori算法简述？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。

项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

三、apriori算法计算？

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。

Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在移动通信领域中，指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定。

四、Apriori算法，数据挖掘？

Apriori算法是一种常用的用于进行数据挖掘的算法。它源于起源于支持度计算时的频繁项集挖掘，在关联规则的研究领域里占有很重要的地位，因此也被称为关联分析。它引入了支持度(Support)和置信度(Confidence)的概念，结合极小化原则，提出的一种基于实例的交叉极小法，用于从数据集中发现被支持的频繁项集和有用的关联规则。

五、apriori算法基本步骤？

1. Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。

它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。

首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，

二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的。

2. Apriori算法过程分为两个步骤：

第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；

第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。

具体做法就是：

首先找出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来产生候选项集C2，对C2中的项进行判定挖掘出L2，即频繁2-项集；不断如此循环下去直到无法发现更多的频繁k-项集为止。每挖掘一层Lk就需要扫描整个数据库一遍。

六、apriori算法结束的条件？

算法：Apriori 输入：D - 事务数据库；min_sup - 最小支持度计数阈值 输出：L - D中的频繁项集 方法： L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集 For(k=2;Lk-1!=null;k++){ Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选，并剪枝 For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数 Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集 For each 候选c 属于 Ct c.count++; } Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup} } Return L=所有的频繁集； Procedure apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) For each项集l1属于Lk-1 For each项集 l2属于Lk-1 If((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&…….. && (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1] 评论0 0 加载更多

七、apriori算法的优缺点？

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。

1. 优点：适合稀疏数据集。

算法原理简单，易实现。

适合事务数据库的关联规则挖掘。

2.缺点：

可能产生庞大的候选集。

算法需多次遍历数据集，算法效率低，耗时。

八、apriori算法和fp算法各自的特点？

1. apriori算法和fp算法各自具有不同的特点。2. apriori算法的特点是通过候选项集的逐层生成和剪枝来发现频繁项集。它采用了先验知识的思想，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。这种思想可以减少候选项集的生成和计数的次数，从而提高算法的效率。然而，apriori算法的缺点是需要多次扫描数据集，当数据集很大时，计算量会很大。3. fp算法的特点是通过构建频繁模式树来发现频繁项集。它采用了递归的思想，将数据集映射到一棵树上，每个节点表示一个项集，每条路径表示一个频繁项集。fp算法通过压缩树的方式来减少内存占用，并且只需要对数据集进行两次扫描，相比于apriori算法，计算效率更高。然而，fp算法的缺点是在构建频繁模式树时需要进行多次的排序操作，当数据集很大时，排序的开销会很大。4. 总结来说，apriori算法适用于数据集较小的情况，而fp算法适用于数据集较大的情况。根据具体的应用场景和数据集大小，选择合适的算法可以提高算法的效率和准确性。

九、hash树在apriori算法中的作用？

哈希树（hash tree；Merkle tree），在密码学及计算机科学中是一种树形数据结构，每个叶节点均以数据块的哈希作为标签，而除了叶节点以外的节点则以其子节点标签的加密哈希作为标签 。哈希树能够高效、安全地验证大型数据结构的内容。哈希树的概念由瑞夫·墨克于 1979 年申请专利，故亦称墨克树（Merkle tree）。

哈希算法

构造哈希函数的方法有很多。首先需要明确什么是“好” 的哈希算法。若对于关键字集合中的任一个关键字，经哈希函数映像到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类哈希函数是均匀的（Uniform）哈希函数。换句话说，就是使关键字经过哈希函数得到一个“随机的地址”，以便使一组关键字的哈希地址均匀分布在整个地址区间中，从而减少冲突。

十、apriori算法在生活中的应用？

于设计房屋的大小，房屋的东西按设计房屋的规格可以在里面设计出来，大概算除这个东西有多大的长度和尺寸和相应的算法？