apriori算法时间复杂度

⑴ 数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么

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；

Procere 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]<l2[k-1])) then{
c=l1连接l2 //连接步：产生候选
if has_infrequent_subset(c,Lk-1) then
delete c; //剪枝步：删除非频繁候选
else add c to Ck;
}
Return Ck;

Procere has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each(k-1)-subset s of c
If s不属于Lk-1 then
Return true;
Return false;

⑵ apriori算法的时空复杂度是多少

遗传算法其实就是二重迭代，时间复杂度不超过n平方
空间复杂度自己计算吧

⑶ 用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势

聚类方法的分类，主要分为层次化聚类算法，划分式聚类算法，基于密度的聚类算法，基于网格的聚类算法，基于模型的聚类算法等。

而衡量聚类算法优劣的标准主要是这几个方面：处理大的数据集的能力；处理任意形状，包括有间隙的嵌套的数据的能力；算法处理的结果与数据输入的顺序是否相关，也就是说算法是否独立于数据输入顺序；处理数据噪声的能力；是否需要预先知道聚类个数，是否需要用户给出领域知识；算法处理有很多属性数据的能力，也就是对数据维数是否敏感。

.聚类算法主要有两种算法，一种是自下而上法（bottom-up），一种是自上而下法（top-down）。这两种路径本质上各有优势，主要看实际应用的时候要根据数据适用于哪一种，Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH主要是在数据体量很大的时候使用；ROCK优势在于异常数据抗干扰性强……

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⑷ apriori算法的计算复杂度受什么影响

一个算法的时间复杂度和其空间复杂度的关系可这样理解
一个算法要做高效率低存储是很困难的，也就是说，算法的时间复杂度小，可能需要较大的空间复杂度。反之亦然。也可以说，通过空间换得时间
希望我的回答可以帮到您哦

⑸ apriori里python调用了哪些库有哪些关键函数

第一，apriori只是一种挖掘算法，没有特定的只能用pyton或者某一种语言；

apriori算法的逻辑流程

首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

（1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D);

（2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {

（3） Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup);

（4） for each transaction t ∈D{//scan D for counts

（5） Ct = subset(Ck,t);//get the 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= ∪ k Lk;

可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。

从逻辑上看，会用到的库：

1. 字符处理的库

2. 数据库处理的库

3. 集合运算的库

4. 概率期望运算的库（入numpy）

⑹ apriori算法是什么

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。

算法应用

随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求＂与＂运算，寻找频繁项集。

⑺ 如何提高apriori算法的效率

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库。算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率。

⑻ apriori算法使用了什么性质

Apriori性质：一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集。证明根据定义，若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup，则I不是频繁的，即P（I）<min_sup。若增加一个项A到项集I中，则结果新项集（I∪A）也不是频繁的，在整个事务数据库中所出现的次数也不可能多于原项集I出现的次数，因此P（I∪A）<min_sup，即（I∪A）也不是频繁的。这样就可以根据逆反公理很容易地确定Apriori性质成立。
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