文章目录

• 一、 Apriori 算法过程
• 二、 Apriori 算法示例

参考博客 :

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• 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )
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一、 Apriori 算法过程

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原始数据集 $\mathrm{D}$ ,

$1$ 项集 ${\mathrm{C}}_1$ , $2$ 项集 ${\mathrm{C}}_2$ , $\cdots$ , $\mathrm{k}$ 项集 ${\mathrm{C}}_{\mathrm{k}}$ , 这些项集都是候选项集 ,

根据 原始数据集 $\mathrm{D}$ , 创造 $1$ 项集 ${\mathrm{C}}_1$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_1$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $1$ 项集 ${\mathrm{L}}_1$ ,

根据 频繁 $1$ 项集 ${\mathrm{L}}_1$ , 创造 $2$ 项集 ${\mathrm{C}}_2$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_2$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $2$ 项集 ${\mathrm{L}}_2$ ,

$$⋮$$

根据 频繁 $\mathrm{k}-1$ 项集 ${\mathrm{L}}_{\mathrm{k}-1}$ , 创造 $\mathrm{k}$ 项集 ${\mathrm{C}}_{\mathrm{k}}$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_{\mathrm{k}}$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $\mathrm{k}$ 项集 ${\mathrm{L}}_{\mathrm{k}}$ ,

二、 Apriori 算法示例

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事物编号事物 ( 商品 )

$001$	奶粉 , 莴苣
$002$	莴苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
$003$	奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
$004$	奶粉 , 莴苣 , 尿布 , 啤酒
$005$	奶粉 , 莴苣 , 尿布 , 橙汁

最小支持度阈值为 $\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{s}\mathrm{u}\mathrm{p}=0.6$

根据 原始数据集 $\mathrm{D}$ , 创造 $1$ 项集 ${\mathrm{C}}_1$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_1$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $1$ 项集 ${\mathrm{L}}_1$ ,

$1$ 项集 $\{奶粉\}$ 支持度 $0.8$
$1$ 项集 $\{莴苣\}$ 支持度 $0.8$
$1$ 项集 $\{尿布\}$ 支持度 $0.8$
$1$ 项集 $\{啤酒\}$ 支持度 $0.6$
$1$ 项集 $\{甜菜\}$ 支持度 $0.2$
$1$ 项集 $\{诚挚\}$ 支持度 $0.4$

$1$ 项集中只有 $\{奶粉\}$ , $\{莴苣\}$ , $\{尿布\}$ , $\{啤酒\}$ 是频繁 $1$ 项集 ;

根据 频繁 $1$ 项集 ${\mathrm{L}}_1$ , 创造 $2$ 项集 ${\mathrm{C}}_2$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_2$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $2$ 项集 ${\mathrm{L}}_2$ ,

$2$ 项集 $\{奶粉,莴苣\}$ 支持度 $0.6$
$2$ 项集 $\{莴苣,尿布\}$ 支持度 $0.6$
$2$ 项集 $\{莴苣,啤酒\}$ 支持度 $0.4$
$2$ 项集 $\{尿布,啤酒\}$ 支持度 $0.8$
$2$ 项集 $\{奶粉,尿布\}$ 支持度 $0.6$
$2$ 项集 $\{奶粉,啤酒\}$ 支持度 $0.4$

$2$ 项集中只有 $\{奶粉,尿布\}$ , $\{尿布,啤酒\}$ , $\{莴苣,尿布\}$ , $\{奶粉,莴苣\}$ 是 频繁 $2$ 项集 ;

根据 频繁 $2$ 项集 ${\mathrm{L}}_1$ , 创造 $3$ 项集 ${\mathrm{C}}_3$ , 然后对 ${\mathrm{C}}_3$ 执行 数据集扫描函数 , 找到其中的 频繁 $3$ 项集 ${\mathrm{L}}_3$ ,

$3$ 项集 $\{奶粉,莴苣,尿布\}$ 支持度 $0.4$
$3$ 项集 $\{奶粉,莴苣,啤酒\}$ 支持度 $0.2$
$3$ 项集 $\{莴苣,尿布,啤酒\}$ 支持度 $0.4$
$3$ 项集 $\{奶粉,尿布,啤酒\}$ 支持度 $0.4$

$3$ 项集中没有频繁项集 ;

总结

以上是生活随笔为你收集整理的【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( Apriori 算法过程 | Apriori 算法示例 )的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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