第15節(jié) 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析_第1頁(yè)
第15節(jié) 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析_第2頁(yè)
第15節(jié) 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析_第3頁(yè)
第15節(jié) 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析_第4頁(yè)
第15節(jié) 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析_第5頁(yè)
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上海育創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)第15節(jié)使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析講師：隔壁老王（北風(fēng)網(wǎng)版權(quán)所有）本章內(nèi)容MLearningApriori算法頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則生成Apriori算法MLearning1.什么是關(guān)聯(lián)分析

{尿布，葡萄酒}支持度/尿布的支持度2.Apriori算法原理Apriori算法MLearningApriori算法MLearning使用Apriori算法來發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)MLearning1.生成候選項(xiàng)集對(duì)數(shù)據(jù)集中的每條交易記錄tran對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)集can：

檢查一下can是否為tran的子集：

如果是，則增加can的計(jì)數(shù)值

對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)集：

如果其支持度不低于最小值，則保留該項(xiàng)集

返回所有頻繁項(xiàng)集列表使用Apriori算法來發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)MLearning2.組織完成的Apriori算法

當(dāng)集合中項(xiàng)的個(gè)數(shù)大于0時(shí)

構(gòu)建一個(gè)k個(gè)項(xiàng)組成的候選項(xiàng)集的列表

檢查數(shù)據(jù)已確認(rèn)每個(gè)項(xiàng)集都是頻繁的

保留頻繁項(xiàng)集并構(gòu)建k+1項(xiàng)組成的候選項(xiàng)集的列表從頻繁項(xiàng)集中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則MLearningSupport(P/H)/s

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