数据挖掘，关联度分析Apriori算法的C++实现...
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2014-10-10 17:16:54
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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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2014-10-09 15:50:43
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摘要本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法，列举了一些关联规则挖掘算法并简要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。关键词数据挖掘，关联规则，频集，Apriori算法，FP-树1引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广...
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2014-10-09 14:23:44
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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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一、关联规则中的频繁模式 关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出：【频繁模式】：Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships）....
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2014-08-06 01:34:20
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数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘weka Apriori算法实例操作详解用
WEKA 进行数据挖掘，第 1 部分: 简介和回归
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2014-06-01 12:22:01
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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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1.Apriori算法
如果一个事务中有X，则该事务中则很有可能有Y，写成关联规则
{X}→{Y}
将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题，在超市购物时，有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒，即{尿布}→{啤酒}。原来，妻子嘱咐丈夫回家的时候记得给孩子买尿布，丈夫买完尿布后通常会买自己喜欢的啤酒。
考虑到规则的合理性，...
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2014-05-07 23:58:32
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