Ⅰ 如何實現apriori演算法
java">importjava.util.HashMap;
importjava.util.HashSet;
importjava.util.Iterator;
importjava.util.Map;
importjava.util.Set;
importjava.util.TreeMap;
/**
*<B>關聯規則挖掘：Apriori演算法</B>
*
*<P>按照Apriori演算法的基本思想來實現
*
*@authorking
*@since2013/06/27
*
*/
publicclassApriori{
privateMap<Integer,Set<String>>txDatabase;//事務資料庫
privateFloatminSup;//最小支持度
privateFloatminConf;//最小置信度
privateIntegertxDatabaseCount;//事務資料庫中的事務數
privateMap<Integer,Set<Set<String>>>freqItemSet;//頻繁項集集合
privateMap<Set<String>,Set<Set<String>>>assiciationRules;//頻繁關聯規則集合
publicApriori(
Map<Integer,Set<String>>txDatabase,
FloatminSup,
FloatminConf){
this.txDatabase=txDatabase;
this.minSup=minSup;
this.minConf=minConf;
this.txDatabaseCount=this.txDatabase.size();
freqItemSet=newTreeMap<Integer,Set<Set<String>>>();
assiciationRules=newHashMap<Set<String>,Set<Set<String>>>();
}
/**
*掃描事務資料庫，計算頻繁1-項集
*@return
*/
publicMap<Set<String>,Float>getFreq1ItemSet(){
Map<Set<String>,Float>freq1ItemSetMap=newHashMap<Set<String>,Float>();
Map<Set<String>,Integer>candFreq1ItemSet=this.getCandFreq1ItemSet();
Iterator<Map.Entry<Set<String>,Integer>>it=candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();
while(it.hasNext()){
Map.Entry<Set<String>,Integer>entry=it.next();
//計算支持度
Floatsupported=newFloat(entry.getValue().toString())/newFloat(txDatabaseCount);
if(supported>=minSup){
freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(),supported);
}
}
returnfreq1ItemSetMap;
}
/**
*計算候選頻繁1-項集
*@return
*/
publicMap<Set<String>,Integer>getCandFreq1ItemSet(){
Map<Set<String>,Integer>candFreq1ItemSetMap=newHashMap<Set<String>,Integer>();
Iterator<Map.Entry<Integer,Set<String>>>it=txDatabase.entrySet().iterator();
//統計支持數，生成候選頻繁1-項集
while(it.hasNext()){
Map.Entry<Integer,Set<String>>entry=it.next();
Set<String>itemSet=entry.getValue();
for(Stringitem:itemSet){
Set<String>key=newHashSet<String>();
key.add(item.trim());
if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key)){
Integervalue=1;
candFreq1ItemSetMap.put(key,value);
}
else{
Integervalue=1+candFreq1ItemSetMap.get(key);
candFreq1ItemSetMap.put(key,value);
}
}
}
returncandFreq1ItemSetMap;
}
/**
*根據頻繁(k-1)-項集計算候選頻繁k-項集
*
*@paramm其中m=k-1
*@paramfreqMItemSet頻繁(k-1)-項集
*@return
*/
publicSet<Set<String>>aprioriGen(intm,Set<Set<String>>freqMItemSet){
Set<Set<String>>candFreqKItemSet=newHashSet<Set<String>>();
Iterator<Set<String>>it=freqMItemSet.iterator();
Set<String>originalItemSet=null;
while(it.hasNext()){
originalItemSet=it.next();
Iterator<Set<String>>itr=this.getIterator(originalItemSet,freqMItemSet);
while(itr.hasNext()){
Set<String>identicalSet=newHashSet<String>();//兩個項集相同元素的集合(集合的交運算)
identicalSet.addAll(originalItemSet);
Set<String>set=itr.next();
identicalSet.retainAll(set);//identicalSet中剩下的元素是identicalSet與set集合中公有的元素
if(identicalSet.size()==m-1){//(k-1)-項集中k-2個相同
Set<String>differentSet=newHashSet<String>();//兩個項集不同元素的集合(集合的差運算)
differentSet.addAll(originalItemSet);
differentSet.removeAll(set);//因為有k-2個相同，則differentSet中一定剩下一個元素，即differentSet大小為1
differentSet.addAll(set);//構造候選k-項集的一個元素(set大小為k-1,differentSet大小為k)
if(!this.has_infrequent_subset(differentSet,freqMItemSet))
candFreqKItemSet.add(differentSet);//加入候選k-項集集合
}
}
}
returncandFreqKItemSet;
}
/**
*使用先驗知識，剪枝。若候選k項集中存在k-1項子集不是頻繁k-1項集，則刪除該候選k項集
*@paramcandKItemSet
*@paramfreqMItemSet
*@return
*/
privatebooleanhas_infrequent_subset(Set<String>candKItemSet,Set<Set<String>>freqMItemSet){
Set<String>tempSet=newHashSet<String>();
tempSet.addAll(candKItemSet);
Iterator<String>itItem=candKItemSet.iterator();
while(itItem.hasNext()){
Stringitem=itItem.next();
tempSet.remove(item);//該候選去掉一項後變為k-1項集
if(!freqMItemSet.contains(tempSet))//判斷k-1項集是否是頻繁項集
returntrue;
tempSet.add(item);//恢復
}
returnfalse;
}
/**
*根據一個頻繁k-項集的元素(集合)，獲取到頻繁k-項集的從該元素開始的迭代器實例
*@paramitemSet
*@paramfreqKItemSet頻繁k-項集
*@return
*/
privateIterator<Set<String>>getIterator(Set<String>itemSet,Set<Set<String>>freqKItemSet){
Iterator<Set<String>>it=freqKItemSet.iterator();
while(it.hasNext()){
if(itemSet.equals(it.next())){
break;
}
}
returnit;
}
/**
*根據頻繁(k-1)-項集，調用aprioriGen方法，計算頻繁k-項集
*
*@paramk
*@paramfreqMItemSet頻繁(k-1)-項集
*@return
*/
publicMap<Set<String>,Float>getFreqKItemSet(intk,Set<Set<String>>freqMItemSet){
Map<Set<String>,Integer>candFreqKItemSetMap=newHashMap<Set<String>,Integer>();
//調用aprioriGen方法，得到候選頻繁k-項集
Set<Set<String>>candFreqKItemSet=this.aprioriGen(k-1,freqMItemSet);
//掃描事務資料庫
Iterator<Map.Entry<Integer,Set<String>>>it=txDatabase.entrySet().iterator();
//統計支持數
while(it.hasNext()){
Map.Entry<Integer,Set<String>>entry=it.next();
Iterator<Set<String>>kit=candFreqKItemSet.iterator();
while(kit.hasNext()){
Set<String>kSet=kit.next();
Set<String>set=newHashSet<String>();
set.addAll(kSet);
set.removeAll(entry.getValue());//候選頻繁k-項集與事務資料庫中元素做差運算
if(set.isEmpty()){//如果拷貝set為空，支持數加1
if(candFreqKItemSetMap.get(kSet)==null){
Integervalue=1;
candFreqKItemSetMap.put(kSet,value);
}
else{
Integervalue=1+candFreqKItemSetMap.get(kSet);
candFreqKItemSetMap.put(kSet,value);
}
}
}
}
Ⅱ 關聯規則中Apriori演演算法的一個小問題
Apriori演算法可以歸為3個步驟，連接、剪枝和支持度計數。其實沒省略，你看Apriori的定義就知道，兩個k項集連接要求前k-1項相同才能連接。所以你說的{1,3}和{2,3}不能連接，只有{2,3}和{2,5}可以連接生成{2,3,5}.
Ⅲ 機器學習有哪些演算法
1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。
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Ⅳ SPSS modeler關聯規則apriori里支持度和置信度的值設置為多少比較好
置信度、支持度、提升度是評價關聯規則的三個重要指標。
樣本100，條件A=》結果B，A：60，B40，同時發生A和B：30
則：
條件支持度=P(A)=條件A60/樣本100=0.6
結果支持度=P(B)=結果B40/樣本100=0.4(在sas中稱為預期置信度)
規則支持度=P(A&B)=30/100=0.3
規則置信度=P(B|A)=P(A&B)/P(A)=30/60=0.5,即同時發生的記錄數除以樣本數，
提升度=P(B|A)/P(B)=0.5/0.4=1.25
，注意不要混淆了條件支持度和規則支持度，網文好多隻說支持度，實際上有的指的條件支持度、有的值規則支持度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙視一下。
在spss的apriori的運行結果中還有部署能力的概念，觀察了一下，發現：部署能力=條件支持度-規則支持度，就是說還有多少人有發展空間，比如有10人，符合條件的有7人，同時如何條件和結果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。
二、演算法
關聯分析基本就是Apriori演算法，沒用過其他的。
apriori演算法的具體實現就不說，暫時我也說不清楚，我只追求會用，不求甚解，只知道大概步驟就是：1、根據設置的條件支持度找出頻繁項集；2、分析找出來的這些頻繁項集，得出規則；3、找出大於或等於給定置信度的規則。
一般各個dm軟體跑apriori演算法的時候都需要設置：最小條件支持度，最小規則置信度，有的還需要設置最大前項數，spss的modeler就需要設置這三個。
Ⅳ Clementine關聯規則Apriori演算法事務模式怎麼使用
演算法： Apriori演算法，使用逐層迭代找出頻繁項集。
輸入：事務資料庫D；最小支持度閾值min_sup。
輸出：D 中的頻繁項集L。
1） L1 = find_frequent_1_itemsets（D）；
2） for （k = 2； Lk-1 ≠ ； k++） {
3） Ck = aproiri_gen（Lk-1，min_sup）；
4） for each transaction t D{ //scan D for count
5） Ct = subset（Ck，t）； //get subsets of t that are candidates
6） for each candidate c Ct
7） c.count++；
8） }
9） Lk={c Ck | c.count ≥ min_sup}
10） }
11） return L = ∪kLk；
Ⅵ lIG演算法解決了apriori演算法的什麼問題
關聯分析是一種在大規模數據集中尋找有趣關系的任務。Apriori是解決這一問題的基本演算法。這個演算法也是數據挖掘的入門演算法。
Apriori演算法的功能是尋找所有支持度不小於minsup的項集。項集的支持度是指包含該項集的事務所佔所有事務的比例。
頻繁項集就是指滿足給定的最小支持度的項集。Apriori的關鍵在於它使用了一種分層的完備搜索演算法。
Ⅶ 關聯分析的關聯分析的方法
Apriori演算法是挖掘產生布爾關聯規則所需頻繁項集的基本演算法，也是最著名的關聯規則挖掘演算法之一。Apriori演算法就是根據有關頻繁項集特性的先驗知識而命名的。它使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，k—項集用於探索（k+1）—項集。首先，找出頻繁1—項集的集合．記做L1，L1用於找出頻繁2—項集的集合L2，再用於找出L3，如此下去，直到不能找到頻繁k—項集。找每個Lk需要掃描一次資料庫。
為提高按層次搜索並產生相應頻繁項集的處理效率，Apriori演算法利用了一個重要性質，並應用Apriori性質來幫助有效縮小頻繁項集的搜索空間。
Apriori性質：一個頻繁項集的任一子集也應該是頻繁項集。證明根據定義，若一個項集I不滿足最小支持度閾值min_sup，則I不是頻繁的，即P（I）<min_sup。若增加一個項A到項集I中，則結果新項集（I∪A）也不是頻繁的，在整個事務資料庫中所出現的次數也不可能多於原項集I出現的次數，因此P（I∪A）<min_sup，即（I∪A）也不是頻繁的。這樣就可以根據逆反公理很容易地確定Apriori性質成立。
針對Apriori演算法的不足，對其進行優化：
1）基於劃分的方法。該演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並對它生成所有的頻繁項集，然後把產生的頻繁項集合並，用來生成所有可能的頻繁項集，最後計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而演算法的正確性是由每一個可能的頻繁項集至少在某一個分塊中是頻繁項集保證的。
上面所討論的演算法是可以高度並行的。可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻繁項集。產生頻繁項集的每一個循環結束後．處理器之間進行通信來產生全局的候選是一項集。通常這里的通信過程是演算法執行時間的主要瓶頸。而另一方面，每個獨立的處理器生成頻繁項集的時間也是一個瓶頸。其他的方法還有在多處理器之間共享一個雜湊樹來產生頻繁項集，更多關於生成頻繁項集的並行化方法可以在其中找到。
2）基於Hash的方法。Park等人提出了一個高效地產生頻繁項集的基於雜湊（Hash）的演算法。通過實驗可以發現，尋找頻繁項集的主要計算是在生成頻繁2—項集Lk上，Park等就是利用這個性質引入雜湊技術來改進產生頻繁2—項集的方法。
3）基於采樣的方法。基於前一遍掃描得到的信息，對它詳細地做組合分析，可以得到一個改進的演算法，其基本思想是：先使用從資料庫中抽取出來的采樣得到一些在整個資料庫中可能成立的規則，然後對資料庫的剩餘部分驗證這個結果。這個演算法相當簡單並顯著地減少了FO代價，但是一個很大的缺點就是產生的結果不精確，即存在所謂的數據扭曲（Dataskew）。分布在同一頁面上的數據時常是高度相關的，不能表示整個資料庫中模式的分布，由此而導致的是采樣5%的交易數據所花費的代價同掃描一遍資料庫相近。
4）減少交易個數。減少用於未來掃描事務集的大小，基本原理就是當一個事務不包含長度為志的大項集時，則必然不包含長度為走k+1的大項集。從而可以將這些事務刪除，在下一遍掃描中就可以減少要進行掃描的事務集的個數。這就是AprioriTid的基本思想。 由於Apriori方法的固有缺陷．即使進行了優化，其效率也仍然不能令人滿意。2000年，Han Jiawei等人提出了基於頻繁模式樹（Frequent Pattern Tree，簡稱為FP-tree）的發現頻繁模式的演算法FP-growth。在FP-growth演算法中，通過兩次掃描事務資料庫，把每個事務所包含的頻繁項目按其支持度降序壓縮存儲到FP—tree中。在以後發現頻繁模式的過程中，不需要再掃描事務資料庫，而僅在FP-Tree中進行查找即可，並通過遞歸調用FP-growth的方法來直接產生頻繁模式，因此在整個發現過程中也不需產生候選模式。該演算法克服了Apriori演算法中存在的問顥．在執行效率上也明顯好於Apriori演算法。
Ⅷ 如何提高apriori演算法的效率
Apriori演算法是關聯規則挖掘中的經典演算法。在Apriori演算法中,使用頻繁項集的先驗知識,逐層搜索的迭代方法,通過掃描資料庫,累積每個項的計數,並收集滿足最小支持度的項,找每個Lk都需要掃描一次資料庫。演算法的效率隨著數據量的增大,頻繁項集的增多,演算法的效率就非常的低,本文通過對Apriori演算法分析,應用散列、事務壓縮、劃分、抽樣等方法,最大可能的減少資料庫掃描的次數,快速發現頻繁項集,提高Apriori演算法的效率。
Ⅸ 在線急求apriori演算法，要求能實現關聯規則
摘 要
隨著信息時代的發展，信息量呈幾何級數增長，人們發現從這些海量信息中獲取有用的信息越來越困難，要找出信息背後隱藏的規律更是不可想像。數據挖掘就是從大量數據中獲取有用信息的一門新技術，關聯規則挖掘是數據挖掘方法中的一種。本文詳細論述了基於Apriori演算法的關聯規則挖掘系統的設計開發過程。系統基於經典的Apriori演算法，對事務資料庫進行了點陣圖矩陣轉換，大大提高了搜索效率，並能分別挖掘頻繁項集和關聯規則。
論文組織如下：首先介紹了數據挖掘的產生、定義和應用；接著闡述了關聯規則挖掘的基本概念；然後對系統的需求進行了分析，並提出設計方案；緊接著是系統的具體實現；最後對系統進行了測試，將系統用於挖掘中葯方劑庫中的葯對葯組，驗證了系統的正確性和實用性。
關鍵詞：數據挖掘；關聯規則；Apriori演算法
需求分析和設計方案
4.1需求分析
由於事務資料庫一般只具有對大量數據的存取、檢索功能，對於用戶的一般性的使用可以滿足，然而，正是由於資料庫中存放了大量的數據，不同的數據項，以及多個數據項之間還存在有大量的隱含的、未知的、有意義的數據關系，這些關系對於用戶有著及其重要的作用，所以數據挖掘便在此情況下產生了。而關聯規則挖掘是數據挖掘中一個重要規則，Apriori演算法又是關聯挖掘的一個經典演算法，它能發現大量數據中項集之間有趣的關聯和相關聯系。隨著大量數據不停地收集和存儲，許多業界人士對於從他們的資料庫中挖掘關聯規則越來越感興趣。從大量商務事務記錄中發現有趣的關聯關系，可以幫助許多商務決策的制定，如分類設計、交叉購物和促銷分析。
1引言
隨著資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。激增的數據背後隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。目前的資料庫系統可以高效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。缺乏找出數據背後隱藏的知識的手段，導致了「數據爆炸但知識貧乏」的現象。於是數據挖掘技術應運而生，並顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它使人類分析問題和發現知識能力得到了延伸。
2數據挖掘概述
2.1數據挖掘的產生
隨著信息時代的發展，信息量呈幾何級數增長，然而用於對這些數據進行分析處理的工具卻很少，人們擁有了海量的數據的同時卻苦於信息的缺乏。而激增的數據背後隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。目前的資料庫系統可以高效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。缺乏挖掘數據背後隱藏的知識的手段，導致了「數據爆炸但知識貧乏」的現象。信息爆炸是一把雙刃劍：巨量的信息既是最重要的財富，又是最危險的殺手。巨量信息也導致決策與理解危機。面對「人人被數據淹沒，人們卻飢餓於知識」的挑戰，數據挖掘和知識發現技術應運而生，並得以蓬勃發展，越來越顯示出其強大的生命力。
數據挖掘是信息技術自然演化的結果。演化過程的見證是資料庫業界開發以下功能：數據收集和資料庫創建，數據管理（包括數據存儲和檢索，資料庫事務處理），以及數據分析與理解（涉及數據倉庫和數據挖掘）。例如，數據收集和資料庫創建機制的早期開發已成為稍後數據存儲和檢索、查詢和事務處理有效機制開發的必備基礎。隨著提供查詢和事務處理的大量資料庫系統廣泛付諸實踐，數據分析和理解自然成為下一個目標。
2.2數據挖掘的定義
數據挖掘是從大量數據中提取或「挖掘」知識。具體來說，數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
人們把原始數據看作是形成知識的源泉，就像從礦石中采礦一樣。原始數據有結構化的，如關系資料庫中的數據，也有半結構化的，如文本、圖形、圖像數據，甚至是分布在網路上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的;可以是演繹的，也可以是歸納的。發現了的知識可以被用於信息管理、查詢優化、決策支持、過程式控制制等，還可以用於數據自身的維護。因此，數據挖掘是一門很廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的研究者，尤其是資料庫、人工智慧、數理統計、可視化、並行計算等方面的學者和工程技術人員。
數據挖掘使用復雜的統計分析和建模技術來揭示企業資料庫中隱藏的模式與關系——而這些模式是有可能被普通的方法所忽略的。數據挖掘從數據的分析入手、幫助決策，能從數據中尋找有價值的規律的技術。同時它也代表一個分析過程，我們具體化為方法學。實際上，資料庫中的知識發現是一門交叉性學科，涉及到機器學習、模式識別、統計學、智能資料庫、知識獲取、數據可視化、高性能計算、專家系統等多個領域。從資料庫中發現出來的知識可以用在信息管理、過程式控制制、科學研究、決策支持等許多方面。
特別要指出的是，數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。它不僅是面向特定資料庫的簡單檢索查詢調用，而且要對這些數據進行微觀、中觀乃至宏觀的統計、分析、綜合和推理，以指導實際問題的求解，企圖發現事件間的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。
許多人把數據挖掘視為另一個常用的術語資料庫中的知識發現或KDD (knowledge discovery in databases)的同義詞。而另一些人只是把數據挖掘視為資料庫中知識發現過程的一個基本步驟。知識發現過程如圖1所示，由以下步驟組成：
1) 數據清理（消除雜訊或不一致數據）
2) 數據集成（多種數據源可以組合在一起）
3) 數據選擇（從資料庫中檢索與分析任務相關的數據）
4) 數據變換（數據變換或統一成適合挖掘的形式，如通過匯總或聚集操作）
5) 數據挖掘（基本步驟，使用智能方法提取數據模式）
6) 模式評估（根據某種興趣度度量，識別出真正有 趣的模式）
7) 知識表示（使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識）
Ⅹ Apriori演算法是什麼適用於什麼情境
經典的關聯規則挖掘演算法包括Apriori演算法和FP-growth演算法。apriori演算法多次掃描交易資料庫，每次利用候選頻繁集產生頻繁集；而FP-growth則利用樹形結構，無需產生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃描交易資料庫的次數，從而提高了演算法的效率。但是apriori的演算法擴展性較好，可以用於並行計算等領域。
Apriori algorithm是關聯規則里一項基本演算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘演算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項之間的關系，也被稱為購物藍分析 (Market Basket analysis)，因為「購物藍分析」很貼切的表達了適用該演算法情景中的一個子集。
