机器学习入门算法及其java实现-Apriori(文本关联性)算法

算法原理:

基本概念介绍:

  • 支持度:
    对于事件AB的支持度 support=P(AB)
  • 置信度:
    置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A)
    3、强关联规则:
    如果存在一条关联规则,它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度,我们就称它为强关联规则。强关联规则就可以用来了解项之间的隐藏关系。所以关联分析的主要目的就是为了寻找强关联规则,而Apriori算法则主要用来帮助寻找强关联规则。
    4、频繁项
    在多个集合中,频繁出现的元素/项,就是频繁项。
    5、频繁项集
    有一系列集合,这些集合有些相同的元素,集合中同时出现频
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值