【网络数据挖掘——数据挖掘基础】关联规则
Aprior算法流程
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IT文章
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2024-07-29 12:10:30
下面我们对Aprior算法流程做一个总结。
输入：数据集合D，支持度阈值α
输出：最大的频繁k项集
1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。k=1，频繁0项集为空集。
2）挖掘频繁k项集
a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度
b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集为空，则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果，算法结束。如果得到的频繁k项集只有一项，则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果，算法结束。
c) 基于频繁k项集，连接生成候选频繁k+1项集。
3） 令k=k+1，转入步骤2。
从算法的步骤可以看出，Aprior算法每轮迭代都要扫描数据集，因此在数据集很大，数据种类很多的时候，算法效率很低。
