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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FP-growth算法优缺点：优点：一般快于Apriori缺点：实现比较困难，在某些数据上性能下降适用数据类型：标称型数据算法思想：FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的，这个问题再前面我们可以通过Apriori算法来解决，但是虽然利用Apriori原理加快了速度，仍旧是效率比较低的。F...
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2014-12-10 00:24:33
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Apriori算法优点：易编码实现缺点：在大数据集上可能较慢适用数据类型：数值型或者标称型算法过程:关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思的关系的任务，这里的有意思的关系有两种：频繁项集（frequent item sets）或关联规则（association rules）。支持度（support...
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2014-12-08 02:00:55
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有这样一个故事：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加，并一直为众商家所津津乐道。"尿布和啤酒"：关联规则的一个非常有名的故事。关联规则的是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析。...
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2014-12-07 20:25:12
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DM实验，写的比较二，好多情况还没有考虑，后续有时间会修改。
开始的时候数据结构没设计好导致写到后面费了很大的劲、不过还好python的列表有起死回生的功效、、、
数据集：database.txt
I1,I2,I5
I2,I4
I2,I3
I1,I2,I4
I1,I3
I2,I3
I1,I3
I1,I2,I3,I5
I1,I2,I3
apriori.py
#coding=utf-8
...
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2014-12-03 23:23:15
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Apriori算法是数据挖掘中频发模式挖掘的鼻祖，从60年代就开始流行，其算法思想也十分简单朴素，首先挖掘出长度为1的频繁模式，然后k=2
将这些频繁模式合并组成长度为k的频繁模式，算出它们的频繁次数，而且要保证其所有k-1长度的子集也是频繁的，值得注意的是，为了避免重复，合并的时候，只合并那些前k-2个字符都相同，而k-1的字符一边是少于另一边的。
以下是算法的Python实现：
__au...
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2014-11-08 15:20:43
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Apriori算法关联分析与pyhon实现，关联规则里面最基本算法 Apriori算法...
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2014-11-05 23:10:41
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Apriori算法和FPTree算法都是数据挖掘中的关联规则挖掘算法，处理的都是最简单的单层单维布尔关联规则。转自http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578Apriori算法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...
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2014-10-10 23:55:04
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