参考资料：http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578
更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP...
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编程语言 时间：
2015-01-29 09:40:29
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我的数据挖掘算法代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法，Apriori的单词的意思是"先验的"，说明这个算法是具有先验性质的，就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果，这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来。Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的，频繁项集粗俗的理解就是找...
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2015-01-23 23:09:12
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1.频繁序列模式挖掘
序列模式是频繁模式的一种特殊情况，它们的应用范围完全不一样！如：
购买物品
尿布、啤酒、可乐
面包、尿布、啤酒
上述购物清单是两个用户的购物清单，根据上面的清单，我们可以发现尿布和啤酒组合起来一起购买的情况较多，因此超市可以根据这样的频繁项集分析，将尿布和啤酒放在较近的地方，或者将尿布和啤酒同时促销等增加销量。...
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2015-01-20 09:02:13
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1 Apriori介绍Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频...
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2015-01-18 22:31:13
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Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法，算法的思想主要就是使用一种称为逐层搜索的迭代方法，K项集用于探索（K+1）项集。算法的伪代码如下：（具体实现正在进行中……）输入：D：事务数据库min_sup：最小支持度阈值输出：L，D中的频繁项集方法：L1=find_frequent_1-items...
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2015-01-13 21:12:18
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前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集，前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到。 然而，对于每个潜在的频繁项，它都要检索一遍数据集，这是比较低效的。在实际的大数据应用中，这么做就更不好了。 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法。 它只会扫描数据集两次，...
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2015-01-12 12:55:51
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前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事。 那么，具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢？ 这就是关联分析所要完成的任务了。 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法，并给出具体的代码实现。关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集...
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2015-01-09 17:13:21
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转自这里Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于 两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规 则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。由Agrawal等人提出的Apriori是经典的关联规则和频繁项集挖掘算法...
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2014-12-23 21:09:23
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频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式（如项集、子序列或者子结构）。例如，频繁地同时出现在交易数据集中的商品（如牛奶和面包）的集合是频繁项集。...
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2014-12-17 12:48:26
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Apriori算法是一个容易理解，逻辑简单，代码容易编写的一个大数据频繁项集查找的算法。
设最小支持度计数为3 即个数要大于等于3的才是频繁项
如图1--原始数据库 计数得到图2--每个东西的个数 则得到图3的频繁一项
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2014-12-10 21:18:59
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