第六章51、关联规则的挖掘的两个过程1、找出所有的频繁项集2、由频繁项集产生强关联规则52、频繁项集挖掘方法 1、Apriori算法 2、挖掘频繁项集的模式增长方法 3、使用垂直数据格式挖掘频繁项集53、提高Apriori算法的效率 1、基于散列的技术 2、事务压缩 3、划分 4、抽样 5、动态项集 ...
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2017-06-29 23:48:45
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Apriori算法是一种最有影响的挖掘 0-1 布尔关联规则频繁项集的算法。这种算法利用了频繁项集性质的先验知识（因此叫做priori）。Apriori使用了自底向上的实现方式（如果集合 I 不是频繁项集，那么包含 I 的更大的集合也不可能是频繁项集），k – 1 项集用于探索 k 项集。首先，找出 ...
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2017-06-13 12:54:29
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说明：參考Mahout FP算法相关相关源代码。算法project能够在FP关联规则计算置信度下载：（仅仅是单机版的实现，并没有MapReduce的代码）使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路：1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度；这里须要注意，这里是输出全部的频繁 ...
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2017-05-12 13:17:31
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在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。 ...
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2017-04-07 18:19:38
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在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。 ...
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2017-01-19 22:56:00
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一、背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出，是数据挖掘的一个重要研究领域， 其目的是发现数据集中有用的频繁模式。 静态关联规则挖掘，是在固定数据集和支持度下，发现数据集中的频繁项集，如 Apriori、FP-Growth、Ecalt等。现实问题中，多数时 ...
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2016-11-25 17:05:53
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Apriori: 其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。 Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分 ...
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2016-10-09 14:11:21
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算法实现： /** * FPGrowth算法的主要思想： * 1. 构造频繁1项集：遍历初始数据集构造频繁1项集，并作为项头表，建立将指向fpTree节点对应元素的引用 * 2. 构造FPTree：再次遍历初始数据集，对于每一条事务中的元素，根据频繁1项集中元素的顺序排序， * 由此建立FPTree ...
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2016-08-23 15:06:11
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一. 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。所发现的联系可以用关联规则（association rule）或频繁项集的形式表示。 项集：在关联分析中，包含0个或多个项的集合被称为项集（itemset）。如果一个项集包含k个项，则称它为k-项集。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一 ...
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2016-08-16 22:00:15
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自己的一点点领悟,可能会有点小错误,欢迎交流^_^获得频繁项集主要思想python代码def loadDataSet():
return [[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5]]createC1(dataSet)获得所有第一层的所有项集def createC1(dataSet):
C1 = []
for transaction in dataSet:...
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2016-05-12 21:15:33
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