Apriori-关联规则挖掘算法

最新推荐文章于 2025-09-10 20:20:06 发布

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文章标签：数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/zhanggl/p/4999346.html

本文深入探讨了Apriori算法的核心概念及其自底向上的实现方式，从1-频繁集开始，逐步构建高阶频繁集。通过具体实例分析，展示了算法的工作流程，并附上相关图表以直观说明。

Apriori算法采用的是自底向上的方法，从1-频繁集开始，逐步找出高阶频繁集。

它的基本流程是：第一次扫描交易数据库D时，产生1- 频繁集。在此基础上经过连接、修剪产生2-频繁集。以此类推，直到无法产生更高阶的频繁集为止。在第k次循环中，也就是产生k-频繁集的时候，首先产生 k-候选集，k-候选集中每一个项集都是对两个只有一个项不同的属于k-1频繁集的项集连接产生的，k-候选集经过筛选后产生k-频繁集。

具体可以通过下图分析得出：

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanggl/p/4999346.html