问题背景： 从外部导入一个Python项目后，发现包错误，如图： 解决步骤： 1.将目录下的"5-6——apriori.py"复制一份，重命名为”apriori.py"； 2.查资料知，pycharm不会将当前文件目录自动加入自己的sourse_path； 3.右键当前文件的目录名code,。点击m ...
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2019-03-27 10:38:27
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Apriori算法 首先，Apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法。 所以做如下补充： 关联规则：形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, ...
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2019-03-16 11:10:17
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我们是通过算法来找到数据之间的关联规则（两个物品之间可能存在很强的相关关系）和频繁项集（经常出现在一起的物品的集合）。 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的 一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率，项集可能只包含一个选项，也有可能是多个选项的组合。 置信度 针对于啤酒——> ...
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2019-02-24 00:32:13
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详细代码我已上传到github： "click me" 一、 实验要求 在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法。要求程序利用 Spark 进 行并行计算。 二、算法设计 ...
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2018-12-21 13:15:01
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恢复内容开始 1.概念 关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系 项集：0或多个项的集合。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集，意义想象成爸爸去超市买啤酒和花生，给儿子和老婆分别买尿布和牛奶。 关联规则：啤酒->花生，其强度可用支持度和置信度来度量 支持度：一个项集或者规则在所 ...
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2018-11-30 14:03:01
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应用ARIMA(1，1，0)对2015年1月1日到2015年2月6日某餐厅的销售数量做为期5天的预测 setwd('D:\\dat') #install.packages("forecast") #install.packages("plyr") #install.packages("fUnitRo ...
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2018-11-29 22:30:52
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从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。 优点：简单 缺点：对大数据集比较慢 使用数据类型：数值型或者标称型 一、相关定义： 频繁项集：经常出现在一起的物品集合 关联规则：两 ...
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2018-11-22 20:55:07
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一，Apriori算法 Apriori算法的基本思路： 产生L1候选集，剪枝（去掉L1里面不符合最小支持度的），连枝产生L2候选集，剪枝（去掉候选集不在数据集里的和不满足最小支持度的），产生L3。。。直到不能再产生新的候选集（具体判定就是连枝的时候，k-2项集不存在，这时不能生成k项集） 算法中需要 ...
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2018-11-20 21:44:58
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source = f.readlines() f.close() dataset = [] for line in source: line=line.strip().split(' ') curLine = list(map(int,line)) dataset.append(curLine) r ...
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2018-11-19 12:37:56
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