关联分析——基于h-confidence剪枝的Apriori算法

最新推荐文章于 2024-01-22 10:31:38 发布

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#数据挖掘

在倾斜支持度分布的数据集中，基于支持度剪枝的Apriori算法表现不佳。文章介绍了h-confidence剪枝的概念，用于解决支持度和置信度失效的问题。通过Python实现展示了如何生成候选项集和支持度计数，并通过测试对比了支持度剪枝与h-confidence剪枝的效果，证明h-confidence剪枝能有效提取强关联规则并剔除交叉支持模式。

摘要

当数据集存在倾斜支持度分布时，基于支持度剪枝的Apriori算法无法很好的提取频繁项集，这时需要根据h-confidence进行剪枝。

倾斜支持度分布

一个倾斜支持度分布的例子：
在这里插入图片描述
基于支持度剪枝会产出如下问题：
设定过高的支持度阈值会忽略掉一些有趣的规则；
设定过高的支持度阈值会导致：过高的计算成本；会提取出交叉支持模式。
交叉支持模式的定义如下：

为何支持度和置信度失效

考虑如下数据集：
在这里插入图片描述
在这样的数据集支持度是无效的：

置信度也是无效的：

如何解决

在这里插入图片描述

Python实现

给出数据集：

data = [['a', 'c', 'd'], ['b', 'c', 'e'], ['a', 'b', 'c', 'e'], ['b', 'e']]

生成候选1-项集并计算候选1-项集的支持度计数

# 生成候选1-项集
def createC1(data):
    c1 = []
    for task in data:
        for item in task:
            if [item] not in c1:
                c1.append([item])
    # 排序是因为之后生产频繁k-项集是采用F(k-1)*F(k-1)方法
    c1.sort()
    # frozenset()返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。
    return list(map(frozenset, c1))

C1 = createC1(data)
# 计算1-项集的支持度计数
count_c1 = {
   
   }
for task in data:
    for item in C1:
        if item.issubset(task):
            count_c1[item] = count_c1.get(item, 0) + 1
# 排序是为了减少查询次数
count_c1 = dict(sorted(count_c1.items(), key=lambda kv:(kv[1], kv[0]), reverse=True))
print(count_c1)
{
   
   frozenset({
   
   'c'}): 3,
 frozenset({
   
   'b'}): 3,
 frozenset({
   
   'e'}): 3,
 frozenset({
   
   'a'}): 2,
 frozenset({
   
   'd'}): 1}

基于全置信度剪枝生成候选2-项集

# 全置信度剪枝适用于倾斜支持度分布的数据集
# 在生成候选2-项集时无需提取频繁1-项集直接根据候选1-项集提取即可
def scanData(data, C_k, h_c, count_c1):
    # 计算候选项集的支持度计数
    ssCnt = {
   
   }
    for task in data:
        for can in C_k:
            if can.issubset(task):
                ssCnt[can] = ssCnt.get(can, 0) + 1
    # 计算候选项集的全置信度
    retlist = []
    Fk = {
   
   }
    for key in ssCnt.keys():
        for item in count_c1.keys():
            if key.issuperset(item):
                h