文章目录
一、 Apriori 算法过程
二、 Apriori 算法示例
参考博客 :
【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )
【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 )
【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 )
【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )
【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项集超集性质 | 频繁项集子集性质 | 项集与超集支持度性质 )
一、 Apriori 算法过程
原始数据集 D \rm DD ,
1 11 项集 C 1 \rm C_1C
1
, 2 22 项集 C 2 \rm C_2C
2
, ⋯ \cdots⋯ , k \rm kk 项集 C k \rm C_kC
k
, 这些项集都是候选项集 ,
根据 原始数据集 D \rm DD , 创造 1 11 项集 C 1 \rm C_1C
1
, 然后对 C 1 \rm C_1C
1
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 1 11 项集 L 1 \rm L_1L
1
,
根据 频繁 1 11 项集 L 1 \rm L_1L
1
, 创造 2 22 项集 C 2 \rm C_2C
2
, 然后对 C 2 \rm C_2C
2
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 2 22 项集 L 2 \rm L_2L
2
,
⋮ \vdots
⋮
根据 频繁 k − 1 \rm k-1k−1 项集 L k − 1 \rm L_{k-1}L
k−1
, 创造 k \rm kk 项集 C k \rm C_kC
k
, 然后对 C k \rm C_kC
k
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 k \rm kk 项集 L k \rm L_kL
k
,
二、 Apriori 算法示例
事物编号 事物 ( 商品 )
001 001001 奶粉 , 莴苣
002 002002 莴苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
003 003003 奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
004 004004 奶粉 , 莴苣 , 尿布 , 啤酒
005 005005 奶粉 , 莴苣 , 尿布 , 橙汁
最小支持度阈值为 m i n s u p = 0.6 \rm minsup= 0.6minsup=0.6
根据 原始数据集 D \rm DD , 创造 1 11 项集 C 1 \rm C_1C
1
, 然后对 C 1 \rm C_1C
1
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 1 11 项集 L 1 \rm L_1L
1
,
1 11 项集 { 奶 粉 } \{ 奶粉 \}{奶粉} 支持度 0.8 0.80.8
1 11 项集 { 莴 苣 } \{ 莴苣 \}{莴苣} 支持度 0.8 0.80.8
1 11 项集 { 尿 布 } \{ 尿布 \}{尿布} 支持度 0.8 0.80.8
1 11 项集 { 啤 酒 } \{ 啤酒 \}{啤酒} 支持度 0.6 0.60.6
1 11 项集 { 甜 菜 } \{ 甜菜 \}{甜菜} 支持度 0.2 0.20.2
1 11 项集 { 诚 挚 } \{ 诚挚 \}{诚挚} 支持度 0.4 0.40.4
1 11 项集中只有 { 奶 粉 } \{ 奶粉 \}{奶粉} , { 莴 苣 } \{ 莴苣 \}{莴苣} , { 尿 布 } \{ 尿布 \}{尿布} , { 啤 酒 } \{ 啤酒 \}{啤酒} 是频繁 1 11 项集 ;
根据 频繁 1 11 项集 L 1 \rm L_1L
1
, 创造 2 22 项集 C 2 \rm C_2C
2
, 然后对 C 2 \rm C_2C
2
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 2 22 项集 L 2 \rm L_2L
2
,
2 22 项集 { 奶 粉 , 莴 苣 } \{ 奶粉 , 莴苣 \}{奶粉,莴苣} 支持度 0.6 0.60.6
2 22 项集 { 莴 苣 , 尿 布 } \{ 莴苣 , 尿布 \}{莴苣,尿布} 支持度 0.6 0.60.6
2 22 项集 { 莴 苣 , 啤 酒 } \{ 莴苣 , 啤酒 \}{莴苣,啤酒} 支持度 0.4 0.40.4
2 22 项集 { 尿 布 , 啤 酒 } \{ 尿布 , 啤酒 \}{尿布,啤酒} 支持度 0.8 0.80.8
2 22 项集 { 奶 粉 , 尿 布 } \{ 奶粉 , 尿布 \}{奶粉,尿布} 支持度 0.6 0.60.6
2 22 项集 { 奶 粉 , 啤 酒 } \{ 奶粉 , 啤酒 \}{奶粉,啤酒} 支持度 0.4 0.40.4
2 22 项集中只有 { 奶 粉 , 尿 布 } \{ 奶粉 , 尿布 \}{奶粉,尿布} , { 尿 布 , 啤 酒 } \{ 尿布 , 啤酒 \}{尿布,啤酒} , { 莴 苣 , 尿 布 } \{ 莴苣 , 尿布 \}{莴苣,尿布} , { 奶 粉 , 莴 苣 } \{ 奶粉 , 莴苣 \}{奶粉,莴苣} 是 频繁 2 22 项集 ;
根据 频繁 2 22 项集 L 1 \rm L_1L
1
, 创造 3 33 项集 C 3 \rm C_3C
3
, 然后对 C 3 \rm C_3C
3
执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 3 33 项集 L 3 \rm L_3L
3
,
3 33 项集 { 奶 粉 , 莴 苣 , 尿 布 } \{ 奶粉 , 莴苣 , 尿布 \}{奶粉,莴苣,尿布} 支持度 0.4 0.40.4
3 33 项集 { 奶 粉 , 莴 苣 , 啤 酒 } \{ 奶粉 , 莴苣 , 啤酒 \}{奶粉,莴苣,啤酒} 支持度 0.2 0.20.2
3 33 项集 { 莴 苣 , 尿 布 , 啤 酒 } \{ 莴苣 , 尿布 , 啤酒 \}{莴苣,尿布,啤酒} 支持度 0.4 0.40.4
3 33 项集 { 奶 粉 , 尿 布 , 啤 酒 } \{ 奶粉 , 尿布 , 啤酒 \}{奶粉,尿布,啤酒} 支持度 0.4 0.40.4
3 33 项集中没有频繁项集 ;
