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Apriori算法是什么?適用于什么情境
1、Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結(jié)果）組成。
2、理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法：Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法，它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接【類矩陣運(yùn)算】與剪枝【去掉那些沒必要的中間結(jié)果】組成。
3、 本篇的Apriori算法主要是基于頻繁集的關(guān)聯(lián)分析。其主要目的就是為了尋找強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。
apriori算法是聚類嗎
1、其又分為K-均值聚類、譜聚類、DBscan聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等。（2）關(guān)聯(lián)：關(guān)聯(lián)問題學(xué)習(xí)問題指的是我們想發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的各部分之間的聯(lián)系和規(guī)則，例如購買X物品的顧客也喜歡購買Y物品。如：Apriori算法。
2、Apriori算法，它是一種最具影響力的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。它的算法核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。
3、聚類算法：將數(shù)據(jù)按照相似性進(jìn)行分組，例如基于K-Means聚類、層次聚類等算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：在數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項與項之間的相關(guān)性，例如Apriori算法等。
4、常用的數(shù)據(jù)挖掘算法分為以下幾類：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，回歸算法，聚類分析算法，貝耶斯算法。
apriori算法是什么?
1、Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法apriori，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結(jié)果）組成。
2、Apriori algorithm是關(guān)聯(lián)規(guī)則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
3、理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法apriori：Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法，它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接【類矩陣運(yùn)算】與剪枝【去掉那些沒必要的中間結(jié)果】組成。
4、Apriori算法的主要思想是找出存在于事物數(shù)據(jù)集中的最大頻繁項集，再利用得到的最大頻繁項集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。項集是項的集合。包含k個項的項集成為k項集。
5、Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
關(guān)聯(lián)算法
Aprior算法將發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程分為兩個步驟：第一步通過迭代，檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫1中的所有頻繁項集，即支持度不低于用戶設(shè)定的閾值的項集；第二步利用頻繁項集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則。
Apriori algorithm是關(guān)聯(lián)規(guī)則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
關(guān)聯(lián)分析的核心目標(biāo)就是找出支持度大于等于某個閾值， 同時 置信度大于等于某個閾值的所有規(guī)則，這兩個閾值記為 和 。
強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則：如果存在一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，它的支持度和置信度都大于預(yù)先定義好的最小支持度與置信度，我們就稱它為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。
關(guān)聯(lián)規(guī)則就是形如XY的邏輯蘊(yùn)含關(guān)系，其中XI，YI且XY=Φ，X稱作規(guī)則的前件，Y是結(jié)果，對于關(guān)聯(lián)規(guī)則XY，存在支持度和信任度。
Apriori算法利用頻繁項集的先驗知識，不斷地按照層次進(jìn)行迭代，計算數(shù)據(jù)集中的所有可能的頻繁項集，它的分析主要包括兩個核心部分。根據(jù)支持度找出頻繁項集；根據(jù)置信度產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。
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