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一、Apriori算法概述
Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法,主要用于在大型数据集中找出物品之间的有趣关系,这些关系可以表示为频繁项集和关联规则。它由Agrawal和Srikant在1994年提出。Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质:一个项集是频繁的,那么它的所有非空子集也必须是频繁的。反之,如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也必定是非频繁的。
二、Apriori算法基本步骤
算法步骤如下:
1. 确定最小支持度阈值,用于识别频繁项集。
2. 生成所有单个物品的候选项集,并计算它们的支持度,筛选出频繁1-项集。
3. 使用频繁项集生成新的候选项集,即频繁k-项集的子集必须是频繁的(k-1)-项集。
4. 计算新候选项集的支持度,并筛选出频繁k-项集。
5. 重复步骤3和4,直到不能生成更多的频繁项集为止。
6. 根据频繁项集生成关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小置信度阈值。
Apriori算法简单易懂,易于实现,但随着数据集的增大和项集数量的增加,算法的效率会显著下降,因为它需要多次扫描数据库来计算项集的支持度。