Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2018-05-23 17:09:50
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数据挖掘旨在让计算机根据已有数据做出决策。 数据挖掘的第一步一般是创建数据集，数据集能够描述真实世界的某一方面。数据集主要包括1.表示真实世界中物体的样本。2.描述数据集中样本的特征 接下来是调整算法。每种数据挖掘算法都有参数，它们或者是算法自身包含的，或者是使用 者添加的。这些参数会影响算法的具体 ...
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2018-05-22 19:07:05
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三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree。FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集，而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集。FP-tree算法的过程为： 首先对事务中的每个项计算 ...
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2018-04-23 22:39:46
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啤酒尿布 沃尔玛根据它每天记录的大量的客户消费数据进行分析，发现了，购买了啤酒的顾客更可能同时购买尿布。所以他们把尿布和啤酒放到一块，结果大幅度的提高了这两者的销售额。 购买尿布和购买啤酒看上去毫无关系，但是通过用户购物数据作为样本发现了其中的关联和规律，对于沃尔玛而言无需知道规律背后的本质，只需要 ...
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2018-02-07 15:01:44
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一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢？ 原因：这得从Apriori算法的原理说起，Apriori会产生大量候选项集（就是连接后产生的），在剪枝时，需要扫描整个数据库（就是给出的数据），通过模式匹配检查候选集合（为的是找到满足最小支持度的项）。候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销，所以FP ...
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2018-01-10 13:59:05
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二.Apriori算法 上文说到，大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步： 频繁项集产生，其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集，称为频繁项集（frequent itemset）。 规则产生，其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则，称为强规则（strong rule）。通 ...
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2017-12-11 14:22:10
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1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找 ...
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2017-12-10 13:10:39
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频繁项集Apriori算法 Reference "数据挖掘十大算法之Apriori详解" "Apriori算法详解之【一、相关概念和核心步骤】" "关联分析之Apriori算法" haha 算法理解部分主要是前两个链接，写的很靠谱。在实际中再配合上hadoop的mapreduce。 ...
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2017-12-05 22:44:42
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转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 回到 ...
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2017-10-08 16:54:00
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目录 1. 关联分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法来发现频繁集 4. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 5. 示例：从新闻网站点击流中挖掘新闻报道 扩展阅读 目录 1. 关联分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法来发现频繁集 4. 使用FP ...
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2017-09-30 19:42:03
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