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关联规则之Apriori算法

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

apriori算法是什么?

1、Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

2、Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。

3、理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。

4、Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的*频繁项集，再利用得到的*频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的集合。包含k个项的项集成为k项集。

5、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。

6、这其中最有名的例子就是尿布和啤酒的故事了。 本篇的Apriori算法主要是基于频繁集的关联分析。其主要目的就是为了寻找强关联规则。

Apriori算法是什么?适用于什么情境

1、Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

2、理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。

3、 本篇的Apriori算法主要是基于频繁集的关联分析。其主要目的就是为了寻找强关联规则。

4、Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最*的关联规则挖掘算法之一。Apriori算法就是根据有关频繁项集特性的先验知识而命名的。

5、Apriori算法存在两大定理：如果一个集合是频繁项集，那么它的所有子集都是频繁集合。如果一个集合它不是频繁集合，那么它的所有超集都不是频繁项集。

6、优点：适合稀疏数据集。算法原理简单，易实现。适合事务数据库的关联规则挖掘。缺点：可能产生庞大的候选集。算法需多次遍历数据集，算法效率低，耗时。Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。

关联算法

Aprior算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。

典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

关联规则(Association Rules)反映一个事务与其他事务之间的相 互依存性和关联性。如果两个或者多个事务之间存在一定的关联关 系，那么，其中一个事务就能够通过其他事务预测到。

如何理解关联规则apriori算法

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

Aprior算法是关联规则分析中较为经典的频繁项集算法。关联规则反映的是两个或多个事物相互之间的依存性和关联性。如果两个或者多个事物相互之间存在一定的关联关系，则它们之间存在一种关联规则使得它们之间可以进行搭配。

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的*频繁项集，再利用得到的*频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的集合。包含k个项的项集成为k项集。

算法原理 基本概念 关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。

apriori算法是聚类吗

1、其又分为K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等。（2）关联：关联问题学习问题指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则，例如购买X物品的顾客也喜欢购买Y物品。如：Apriori算法。

2、Apriori算法，它是一种*影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法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。

3、聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。

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