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apriori算法基本思想
发布时间：2025-08-08 05:24:06Ⅰ 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。
Ⅱ 关联算法—Apriori
Apriori算法是一种数据挖掘技术，主要用于发现数据集中的关联规则。以下是关于Apriori算法的详细解答：
一、基本概念
事务型数据：关联分析的数据通常是事务型数据，每条记录表示一个事务，包含多个项。项集是指包含一个或多个项的集合，例如K项集即包含K个项的集合。
支持度：项集在事务型数据中出现的频率，用于衡量项集的普遍性。
置信度：在已知第一项为项A的条件下，第二项为项B的概率，用于衡量项集预测准确度。
提升度：表示在已知X的情况下，同时包含Y的概率与Y总体发生的概率之比，用于评估规则的有效性。
二、算法原理与性质
核心原理：利用频繁项集的先验性质，即频繁项集的所有子集必须也是频繁的。通过不断生成候选项集并筛选出频繁项集，直至无法生成满足支持度的更高项集。
性质：通过剪枝候选集，有效减少了数据集的频繁项集搜索空间，提高了算法效率。
三、算法步骤
- 扫描原始数据集：提取候选1项集，并根据给定支持度筛选出频繁1项集。
- 生成候选项集：提取候选2项集，并筛选出频繁2项集。
- 重复生成：不断重复生成频繁n项集的过程，直至n+1项集不满足支持度条件。
- 筛选强规则：利用给定置信度筛选强规则，并计算提升度判断规则的有效性。
四、算法优点与局限
- 优点：通过剪枝候选集显着提高了效率，适合处理大规模事务型数据，并能提取易于理解的关联规则。
- 局限：候选项集的生成可能产生大量候选集，增加计算复杂度；需要多次扫描数据库，可能对性能造成影响；对稀有信息分析受限，支持度阈值限制可能导致重要规则被忽略。
五、基于R语言的实现
在R语言中，可以使用arules拓展包实现Apriori算法。通过加载包、读取数据集、创建稀疏矩阵表示商品交易记录、调用apriori函数执行关联规则挖掘、根据支持度和置信度阈值筛选规则，并使用arulesViz包中的函数实现关联规则的可视化。
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