【大資料演算法】:apriori演算法詳解，非常清晰

阿新 • • 發佈：2019-01-20

Apriori演算法例項

交易ID	商品ID列表
T100	I1，I2，I5
T200	I2，I4
T300	I2，I3
T400	I1，I2，I4
T500	I1，I3
T600	I2，I3
T700	I1，I3
T800	I1，I2，I3，I5
T900	I1，I2，I3

上圖為某商場的交易記錄，共有9個事務，利用Apriori演算法尋找所有的頻繁項集的過程如下:

詳細介紹下候選3項集的集合C3的產生過程：從連線步，首先C3={{I1,I2,I3}，{I1,I2,I5}，{I1,I3,I5}，{I2,I3,I4}

，{I2,I3,I5}，{I2,I4,I5}}（C3是由L2與自身連線產生）。根據Apriori性質，頻繁項集的所有子集也必須頻繁的，可以確定有4個候選集{I1,I3,I5}，{I2,I3,I4}，{I2,I3,I5}，{I2,I4,I5}}不可能時頻繁的，因為它們存在子集不屬於頻繁集，因此將它們從C3中刪除。注意，由於Apriori演算法使用逐層搜尋技術，給定候選k項集後，只需檢查它們的（k-1）個子集是否頻繁。

【大資料演算法】:apriori演算法詳解，非常清晰

Apriori演算法例項交易ID 商品ID列表 T100 I1，I2，I5 T200 I2，I4 T300 I2，I3 T400 I1，I2，I4 T500 I1，I3 T600 I2，I3 T700 I1

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