PythonLearner_MJ的博客

基于h-confidence剪枝的Apriori算法摘要倾斜支持度分布为何支持度和置信度失效如何解决Python实现生成候选1-项集并计算候选1-项集的支持度计数基于全置信度剪枝生成候选2-项集封装测试支持度剪枝h-confidence剪枝 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： 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

关联分析——频繁项集的产生之Apriori算法频繁项集的产生—Apriori算法Apriori算法的Python实现提取1-项集提取频繁k-项集生成候选k-项集Apriori算法封装 频繁项集的产生—Apriori算法 Apriori算法用于从数据集中提取频繁项集，以购物篮事务为例说明其过程： 提取频繁项集的过程如下： Apriori算法的伪码如下： Apriori算法的Python实现 给出数据集： data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5