要解决的问题，频繁项集 最暴力的方法，就是遍历所有的项集组合，当然计算量过大 最典型的算法apriori, 算法核心思想，当一个集合不是频繁项集，那么它的超集也一定不是频繁项集 这个结论是很明显的，基于这样的思路，可以大大减少频繁项集的候选项 因为你只要发现一个集合非频繁项集，那么他所有的超集都可以...
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2014-09-28 15:27:22
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Apriori算法也属于无监督学习，它强调的是“从数据X中能够发现什么”。从大规模的数据集中寻找物品之间隐含关系被称为关联分析或者称为关联规则学习。这里的主要问题在于，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需的计算代价很高，蛮力搜索并不能解决这个问题。因此此处介绍使用Apriorio算法来解决上述问题。
1：简单概念描述
(1) 频繁项集：指经常出现在一块的物品的...
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2014-09-09 20:11:19
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算法描述 先验算法是实现频繁项挖掘的一种经典算法，利用关联式规则不断扩展频繁项子集以获得全部的频繁项集合。解释一下关联式规则，所谓关联式是指在大量的数据中找出的项与项之间的关系。例如消费者购买了产品A，一般都会购买产品B，这就是一条关联式。 先验算法被设计用来处理包含事务的数据库，这里的每一个事.....
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2014-06-21 10:59:58
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Apriori算法是数据挖掘中一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
先来了解下关联规则挖掘：
发现事务数据库，关系数据, 或其它信息库中项或数据对象集合间的频繁模式。关联，相关，或因果关系结构。
频繁模式：在数据库中频繁出现的模式(项集, 序列, 等)。
动机是发现数据中的规律性。
如：
购物篮分析：哪些产品更经...
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2014-06-01 09:52:13
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一、概念：微博中经常会有些词被一起提及，如：郭美美VS红会，表哥VS房叔；超市为提高销售额，会把用户经常买的物品放在一起。
a)Apriori算法： 频繁项集产生强关联规则： b)FP-树进行频繁模式挖掘： *Partition-based Projection: *比较：
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2014-05-29 07:58:22
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关联分析1) 关联模型的部分局限有哪些？
在关联模型中一般需要寻找频繁项集，这就有可能产生大量的候选集，需要重复扫描数据库并计算候选集中每个候选项集的支持度，无法对稀有的信息进行分析，开销大。2)
什么是关联系数？ 如何解读？ 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差....
一、Apriori 算法概述
Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它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，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 ...
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2014-05-01 17:50:47
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