传统算法apriori

① 利用Apriori算法产生频繁项集,(min sup=0.6),给出具体计算过程

Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中K项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1.然后，使用L1找出频繁2项集的集合L2，使用L2找到L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。Apriori算法的主要步骤如下：(1)扫描事务数据库中的每个事务，产生候选1．项集的集合Cl；(2)根据最小支持度min_sup，由候选l-项集的集合Cl产生频繁1一项集的集合Ll；(3)对k=l；(4)由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选(k+1)．项集的集合Ck+l-(5)根据最小支持度min_sup，由候选(k+1)一项集的集合Ck+l产生频繁(k+1)-项集的集合Lk+1．(6)若L?≠①，则k．k+1，跳往步骤(4)；否则，跳往步骤(7)；(7)根据最小置信度min_conf,由频繁项集产生强关联规则，结束。

② apriori算法是什么

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。

(2)传统算法apriori扩展阅读：

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法

Apriori算法将发现关联规则的过程分：

第一通过迭代，检索出事务数据库1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；

第二利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。

③ 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。

④ Apriori算法的核心是

• 连接和剪枝。

• 简言之就是对一个已知的交易数据库D，有一个最小支持阈值min_support，即为该算法的输入；算法的输出为满足最小支持阈值的频繁项集L。

• 具体为：扫描D，对每个交易商品（T1，...，Tk---1项候选项集）计数，找出满足计数大于min_support的项集，即为1项频繁集L1；

• 关键的来了：如何由1项频繁集L1产生2项候选项集C2，此步称为连接。

• 如何由C2得到L2，此步即为剪枝。从C2中找出计数大于min_support的项集，即为L2。

• 重复以上过程，增大频繁项集的长度，直至没有更长的频繁项集。
  

⑤ 模式挖掘（一）：频繁项集挖掘算法Apriori和FP Tree

Apriori是最常用的频繁项集挖掘算法，其计算逻辑简单易于直观理解。在实际应用中举例，其易于从大量订单数据中获取频繁出现的组合项集，以便于输出计算单元之间的关联度，从而给组套销售、上架摆放等提供建议。下面介绍下工作中总结的知识，和需要避开的问题。

以订单数据为例。在大量的订单中，如何评价某一商品组合对的出现频繁？其组合出现的次数多于其它组合吗。若订单覆盖的商品品类丰富，那么需求量不高的品类的组合便会被淹没在快消品的组合里。所以在Apriori中有从三个不同的角度评价频繁项集，描述元素关联关系的指标：支持度、置信度、提升度。

在Apriori中有三个维度的频繁项集的指标： 支持度 、 置信度 、 提升度 。下面以二元的组合举例说明。
支持度：

置信度：

提升度：

⑥ 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;