Apriori算法小结

最新推荐文章于 2025-03-20 19:15:46 发布

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分类专栏：算法数据挖掘

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Apriori算法是用于挖掘关联规则的算法，主要步骤包括寻找频繁项集和生成强规则。它通过连接和剪枝策略降低计算复杂度，支持度和置信度是评估规则的重要指标。例如，购物篮分析中，牛奶与面包之间的关联规则可能表现为3%的支持度和40%的置信度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成挖掘频繁项集。

2、步骤：

1).依据支持度找出所有频繁项集（频度）
2).依据置信度产生关联规则（强度）

3、概念

对于A->B

①支持度：support = P(A ∩B)，既有A

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