关联规则中频繁项集高效挖掘的研究

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数据挖掘中的关联规则挖掘分析

数据挖掘中的关联规则挖掘分析

数据挖掘中的关联规则挖掘分析数据挖掘是指从大量数据中自动地发掘出有价值的信息和知识的过程。

而关联规则挖掘分析则是数据挖掘的一个重要技术,它旨在找出数据集中多个元素之间的关系规律,通常通过寻找事务之间普遍存在的共现性来实现。

举个例子,关联规则挖掘可以用于超市购物行为的分析,寻找顾客购物时的购买模式,比如经常购买牛奶的顾客也可能购买面包。

关联规则通常包含两个部分:前件(antecedent)和后件(consequent),其中前件是关联规则中的条件,后件则是关联规则中的结论。

关联规则的形式通常为:{A, B} → C,其中 {A, B} 是前件,C 是后件,→ 表示“推导”或“条件成立时”的意思。

在实际应用中,关联规则挖掘可以帮助分析人员了解所研究数据集中的多种关系,从而为他们的后续工作提供一些有价值的洞见。

例如,它可以帮助超市指导员制定更有效的促销策略,或者帮助医生预测疾病的发生率等等。

现在,我们来简单介绍一下关联规则挖掘分析的算法和流程。

算法流程:1. 收集数据在进行关联规则挖掘分析之前,我们首先需要收集相关数据。

在数据挖掘领域,不同类型的数据集有着不同的采集方式,它们可以是来自各行业的交易、企业业务数据或社交媒体数据等。

2. 数据预处理在收集到数据后,我们需要对其进行预处理,以确保数据清洁、规范和可用。

这一阶段包括数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等等。

3. 挖掘频繁项集在数据预处理后,我们需要进行数据挖掘的核心任务——挖掘频繁项集。

其实,支持度(support)是频繁项集挖掘中最重要的一项指标,用于测量数据集中交易或项集之间的关系强度。

如果一个项目集的支持度高于预设的最小支持度,那么该项目集就是频繁的。

4. 构建关联规则挖掘出频繁项集后,我们可以利用它们来构建关联规则。

在这一阶段,我们需要通过计算关联规则的置信度来确定我们挖掘到的关规则是否是强规则。

置信度表示在前件条件下后件条件成立的概率。

基于提高频繁项集挖掘效率算法在市场分析中的探讨

基于提高频繁项集挖掘效率算法在市场分析中的探讨

基于提高频繁项集挖掘效率算法在市场分析中的探讨摘要:频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。

如频繁地同时出现在交易数据集中的商品的集合是频繁项集,利用高效率的频繁项集挖掘算法来发现频繁项集,通过分析这些频繁项集来预测商品的销售情况。

关键词:关联规则;apriori算法;频繁项集;商品中图分类号:tp311 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)04-0661-03based on the improvement of frequent itemsets mining efficiency algorithm in market analysis of discusschen wei(huainan union university, huainan 232038, china)abstract: frequent pattern is frequently seen in the data concentration mode (such as itemsets, sequences or structures).as frequently appear in both the transaction data concentrated merchandise collection is frequent itemset,using of efficient algorithm for mining frequent itemsets to find frequent itemsets, through the analysis of the frequent itemsets to predict the commodity the sales situation.key words: association rule; apriori algorithm; frequent itemsets; commodity随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘频繁模式引起各行各业人士的兴趣。

提高频繁项集挖掘算法效率的方法研究

提高频繁项集挖掘算法效率的方法研究
美 毽 词 数据 挖 掘 关 联 规 别 子 集划 分 局 部 频繁 项 集 F _ 长 P增
文章 编 号 1 0 — 3 1 ( 0 2 1 — 0 3 0 文献 标 识 码 A 0 2 8 3 一 2 0 )0 0 3 — 3 中 图分 类 号 T 3 1 P 1
Re e r h o eh d f r En a cn h f ce c f t e Fr q e t s a c n M t o o h n i g t e Ef in y o h e u n i
E— l: h n l @2 3n t mal c e c 6 .e


提 高频繁 项 集挖 掘 算 法的 效 率 是 关联 规 则挖 掘 研 究 的 一 个 重要 内容 。通 过 对 不产 生候 选 项 频 繁 项 集 挖 掘 算 法
的 分析 , 干 集 的划 分 和 局 部 频繁 项 集挖 掘 出发 , 出了一 种 提 高频繁 项 桌挖 掘 算 法效 率的 实现 方 法 。 从 提 实验 表 明 , 方 法 该 对 提 高频 繁 项 集挖 掘 算 法 的 效 率是 有 效 的。
 ̄ y od :D t ii . s ii ueS b tprt n Lclf qe timstFeu n- a e mWh w r s a m nn As a o rl,u s a io ,oa r u n t e,rqe tp t r g t a g c o tn e ti e e tn
Ab ta t En a cn h f c e c ffe u n tms t mi i g a l me e s a mp r n o tn f rs a c i g a S C a sr c h n ig te ef i n y o rq e t i i e e nn r h d i n i o t t c n e t o e e r hn sO l— t a i ue f n r l mi i gB s d 1 t e n lss o e f q e t i ms t mi i g a i me i i o t r d cn c n i ae tms t , o n n a e o1 h a ay i f t r u n t e n n r h t w t u p o u i g a d d t i , h e e t c h e es a r aii me o o n a cn h f ce c f f q e t i ms t ai ig a i mei s u o w r r m h  ̄ e o i t f el Ⅱ z h t d fr e h n i g t e e f i n y o r u n t e r n n rt i e e h t i c p t fr a d fo t e iwp n o t e s b e a t in a d lc lfe u n t ms t h u s t p ri o n o a rq e t i t e e mi i g i h s p p r x e me t i d c t t a t e meh d i f c ie o nn n t i a e . p r n s n ia e h t h t o s ef t fr E i e v e h n ig f q e ti ms t mi i g a i me i. n a c n r u n t e e e n n r h t t c

《数据挖掘中关联规则算法研究》范文

《数据挖掘中关联规则算法研究》范文

《数据挖掘中关联规则算法研究》篇一一、引言随着信息技术和大数据时代的飞速发展,数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究的重要课题。

关联规则算法作为数据挖掘的核心技术之一,能够从大量数据中提取出有价值的信息和知识。

本文将深入探讨数据挖掘中关联规则算法的研究现状、常用算法及其应用领域。

二、关联规则算法概述关联规则算法是一种在大规模数据集中寻找项集之间有趣关系的技术。

其主要目标是发现数据集中项集之间的关联性或因果结构,从而帮助人们更好地理解和利用数据。

关联规则算法通常用于购物篮分析、用户行为分析、生物信息学等领域。

三、常用关联规则算法1. Apriori算法:Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,其核心思想是通过寻找频繁项集来生成关联规则。

Apriori算法通过不断迭代,逐步找出满足最小支持度和最小置信度的规则。

2. FP-Growth算法:FP-Growth算法是一种改进的关联规则挖掘算法,它通过构建频繁模式树(FP-Tree)来发现数据集中的频繁项集和关联规则。

与Apriori算法相比,FP-Growth算法具有更高的效率。

3. Eclat算法:Eclat算法也是一种常用的关联规则挖掘算法,其基本思想是将数据库分割成若干个不相交的子集,然后对每个子集进行局部搜索,最后将局部搜索结果合并得到全局的关联规则。

四、关联规则算法的应用领域1. 购物篮分析:通过分析顾客的购物行为,发现商品之间的关联关系,从而帮助商家制定更有效的营销策略。

2. 用户行为分析:在互联网领域,通过分析用户的浏览、点击等行为数据,发现用户兴趣之间的关联关系,为个性化推荐等应用提供支持。

3. 生物信息学:在生物信息学领域,关联规则算法可以用于分析基因、蛋白质等生物分子之间的相互作用关系,从而揭示生物系统的复杂网络结构。

五、研究现状与展望目前,关联规则算法已经广泛应用于各个领域,并取得了显著的成果。

然而,随着数据规模的日益增大和复杂性的提高,传统的关联规则算法面临着诸多挑战。

可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集

可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集

可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集可视化数据挖掘是一种将数据挖掘的结果以可视化的方式展示出来的方法。

它通过将数据转化为图形、图表、地图等形式,帮助人们更直观地理解和分析数据。

在可视化数据挖掘中,关联规则和频繁项集是两个重要的概念。

关联规则用于发现数据中的关联关系,而频繁项集则用于发现经常同时出现在一起的项。

本文将深入研究可视化数据挖掘中的关联规则和频繁项集,并探讨它们在实际应用中的意义和方法。

一、关联规则1.1 关联规则概述在可视化数据挖掘中,关联规则是一种描述两个或多个项之间相关性强弱程度的方法。

它可以帮助人们发现事物之间隐藏的联系,并通过这些联系做出预测或者推断。

1.2 关联规则挖掘算法为了发现大量数据中隐藏的关联性,需要使用一种高效且准确率较高的算法来进行关联规则挖掘。

常见的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

1.3 可视化展示通过将得到的关联规则以图表或者其他形式展示出来,可以更加直观地理解和分析数据之间的关联关系。

例如,可以使用散点图、矩阵图等方式来展示关联规则的分布情况。

1.4 实际应用关联规则在市场营销、医疗诊断、网络安全等领域都有广泛的应用。

例如,在市场营销中,可以通过发现购买某种产品的人群中还会购买其他产品的规律,来进行精准推荐。

二、频繁项集2.1 频繁项集概述频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项。

通过发现频繁项集,可以了解到哪些项经常一起出现,从而为后续分析和决策提供依据。

2.2 频繁项集挖掘算法为了发现数据中频繁项集,常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

这些算法在挖掘大规模数据时具有较高的效率和准确率。

2.3 可视化展示通过将得到的频繁项集以图表或者其他形式展示出来,可以更加直观地理解数据之间经常同时出现的情况。

例如,在市场篮子分析中,可以使用词云图等方式展示经常一起购买的商品。

2.4 实际应用频繁项集在推荐系统、市场分析、网络安全等领域都有广泛的应用。

基于频繁项集与关联规则挖掘技术探索王新陆临床用药及处方配伍规律的初步研究

基于频繁项集与关联规则挖掘技术探索王新陆临床用药及处方配伍规律的初步研究
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cu tX : l{ T , T o n () T l ∈D X }I
项集支持度: 项集 x的支持度 是指项集在事务集 D中出现
的概 率 , 以记 为 : 可
s p o t X _ p X :s p o t c u t X /j 】 u p r () ( ) u p r o n () - D
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中 图分 类 号 :R 5 20
文 献标 识 码 :C
文 章 编 号 : 10 —3 42 1)90 9 —3 0 550 (0 00 .0 20 频 繁 项集 是数 据 挖 掘 技 术 中 的一 种 常 用 方 法 , 的 是 支 持 指
12 1 频数及频繁项集 . .
主要进行 处方 中中药数据信息的频 挖掘分析先生处方 中常用药对和药团。
12 2 关联分析方法 .. 关联规则挖掘问题源 于对购物篮数据 的分析 , 关联规 则中需要 明确 的参数是支持度 (u p r ) s p o t 和置 信度 。支持度是 训练集 中前提条件 ( 规则中的 “ f i ”部分) 为真 的记录的百分 比, 即包含前项的记录数与总的记录数 的比值, 亦

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・中 医 药 信 息 学

基于频繁项集与关联规则挖掘技术探索王新陆 临床 用 药及 处方 配伍 规 律 的初 步 研 究

关联规则的高效挖掘算法研究

关联规则的高效挖掘算法研究

步 骤 1 找 出 交 易 数 据 库 D 中 所 有 具 有 用 户 指 定 最 小 支 : 持 度 的项 目集 , 有 最 小 支 持项 目集 为频 繁 项 耳集 , 之 称 为 具 反 非 频 繁 项 目集 . 步 骤 2 利 用 频 繁 项 目集 生 成 所 需 要 的关 联 规 则 . 于 每 : 对 个 频 繁 项 目集 ^, 出 A 的所 有 非 空 子 集 若 找 ≥
中圈 分 类 号 ; 3 l TP ] 文 献 标识 码 : A 且 xnY=
1 引

关 联 规 则 的 挖掘 问题 可 蹦分 解 为 下 两个 子 问题 关 联 规 则 的 挖 掘 是 目前 研 究 的 最 多 的 一 种 知 识 发 品之 间 的 相互 关 系 . 超 市 关 为倒 . 条关 联 规 则就 是 形 如 { 包 . 油 ) { 奶 ) 规则 描 一 面 牛 牛 的 述 形 式 . 含 义 就 是 表示 顾 客 在 购 买 某 些物 品 的 同 时 会 有 多 其 大 的倾 向性 购买 其他 物 品 . 果获 得 了这 种 倾 向性 t 可 蹦 为 如 就
决 策 的 质量 .
自 ]9 9 3年 以来 . 据 挖 掘领 域 的 研究 者在 挖 掘 关 联 规 则 数 上 做 了大 量 的 工 作 . 之 成 为 一个 具 有 普 遍 和 实用 意 义 的 挖 使 掘 技 术 . 联 规则 描 述 的 问题 是 : 给定 交 易 数据 库 中 , 美 在 每 十 交 易包 含 一 十数 据 项 集 . 联 发 现 函 数 作 用 在这 个 交 易集 关 上 . 回各 项 集 之 间存 在 的 密切 关 系 . 返 这种 密切 关 系 可 以这 样 说 明 :包 含 A. 的交 易 中 的 8 % 也 包 含 c, 告 A, C 的 B O 包 B, 交 易 占 整 十 交 易 集 的 l % ” 其 中的 百 分 比 分 别 定 义 为 关 联 0 , 的 信 任度 和 支持 度. 这 个 关 联 中 , B是 c 的关 联 对立 面 . 在 A, 一. ( 既 可 以是 单 个 数 据 项 . 可 以是 数 据 项 集 , 是其 交 B,1 也 但 集 必 须 为 空 . 述 例 子 关 联 规 刘 形 式 可 表 示 为 :A, c1 上 ( B)

医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用

医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用

医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加,医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。

关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一,被广泛应用于医疗数据分析中,用于发现医疗数据中的潜在关联规律。

本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究,并探讨其应用领域。

一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。

它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。

关联规则通常形如“A->B”,表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。

关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。

它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。

Apriori算法的基本思想是:首先生成数据集中的所有频繁1-项集,然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集,再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集,直到得到所有频繁项集为止。

最后,通过检测置信度来生成关联规则。

2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。

相较于Apriori算法,FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。

FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集,然后通过后缀路径来生成关联规则。

二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。

通过挖掘医疗数据中的关联规律,可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息,用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。

以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向:1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前,需要对医疗数据进行预处理。

医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。

这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余,以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。

一种快速挖掘频繁项集算法的研究

一种快速挖掘频繁项集算法的研究
有效的提 高了频繁 项集和最 大频繁项集挖掘效率. 关键词:频繁 项集;频繁模 式树;矩 阵技术 中图分类号:T 3 0 P—5 文献标识码 :A 文章编号 :1 7- 2 9(0 6 50 1- 4 6 3 2 1 2 0 )0 - 17 0
1 引 言
在关联规则挖掘、 序列模式挖掘、 相关性挖掘、多层模式挖掘等数据挖掘问题中, 挖掘频繁项集既是基本步骤, 也是关键步
维普资讯
第2 7卷 第 5期
2 0 年 5月 06
湖南科技学院学报
J u n l fHu a i e st fS i n e a d E gn e n o r a o n n Un v ri o c e c n n i e r g y i
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在频繁模式增长方法 F — o t 方法 中主要工作是遍 历 F —e 和构造新的条件 F -e. Pg wh r Pr te Pte r 大量实 践表 明 C U运行的时间 P
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维普资讯
大约 8 %用在遍 历 F —e 上 . 0 Pt e 因此,我们 就想到 了这个 问题, r 能否减少遍历树的时间, 从而加速我们的算法?

基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇

基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇

基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升,数据挖掘变得越来越重要。

它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律,有助于人们更好地理解数据背后的本质。

关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一,它能够发现数据集中项之间的关系,即根据一些已知的事件或属性,推断出一些新的事件或属性。

本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。

一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法,它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。

举个例子,如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒,那么这两个项(尿布和啤酒)之间就存在关联关系。

关联规则有两个部分:前项和后项。

前项是指已知的、出现频率高的事件或属性,后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。

关联规则还包括支持度和置信度两个指标。

支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例,而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。

二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。

它的工作流程是先从单项集开始,不断推算出更高维度的项集,再检查每个项集的支持度。

如果支持度高于预设的最小值,那么这个项集就被认为是频繁项集。

Apriori算法的优点是简单高效,但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。

2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集,它的工作流程是构建一棵FP树,然后根据FP树的特性,进行递归寻找频繁项集。

相比Apriori算法,FP-Growth的优势在于减少了I/O开销,适应于分布式环境。

三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。

比如,在电子商务平台中,我们可以根据用户购买历史,对商品进行关联分析,根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律,来推荐B商品给用户。

在医学领域,我们可以根据患者的病历和病情,进行关联挖掘,找到不同病例之间的共同点,为医生提供辅助诊断。

数据挖掘中关联规则的频繁项集研究及算法设计

数据挖掘中关联规则的频繁项集研究及算法设计
据 问潜 在 的 模 式 , 自动 提 取 未 知 的 、完 整 的 、有 价 值 的 信 息 。从 功 能 上 可将 数 据挖 掘 分 析 方法 分 为 : 关联 规 则 ( s o i t o u e ) 、序 列 模 A s ca inR ls 式 分 析 ( e u n i l P t e n ) 、分 类 分 析 ( l s i i r ) 、 聚 类 分 S q e ta a t r s C a s fe s
在 于 事 务 数 据库 中 的所 有 频 繁 项 集 , 即支 持 度 大 于 用 户所 设 置 的 最 小 支 持 度 的项 集 ; 然后 利 用 所 找 到 的频 繁项 集 生 成 关联 规 则 [. ] 由于 后 一 12 。
个 问题 比 较 容 易 解 决 , 目前 大 多数 研 究 主 要 集 中在 如 何 产 生 频 繁 项 集
上 。为 了 挖掘 频 繁 项 集 ,其 中 最 经 典 的关 联 规 则 挖 掘算 法 主 要 分 为 以下
三 种 :A ro i 法 [] I 算 法 [] p ir 算 3 、D C 4 、抽 样 算 法 等 。比 较 著 名 的 算法 是
由 R k s A r w l R m k i h a S r k n 提 出 的 A r o i 法 , a eh g a a和 a a r sn n k ia t p ir算 A r o i 法 通 过 产 生 候 选 项集 [ ] p ir 算 5 ,然 后 扫 描数 据 库 ,验 证 其 中 的某 些
最小 支持度 :用户 根据 自己的要求 或 目的而 设置 的支 持度 。 最 小支 持频 度 :最 小 支持 度 闽值 与 数据 集 D 的记 录数 相 乘 。即用 户 中 希望 事务 数据 库包 含 的项集最 小数 目。 频 繁项 集 : 数据 库 中某项 集 的支 持 度 不 小于 用 户所 设置 的 最小 支 持 度 ,称此 项集 为频 繁项 集,否 则 为非频 繁项 集 。

关联规则挖掘方法的研究及应用

关联规则挖掘方法的研究及应用

关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法,探索其在不同领域的应用价值。

关联规则挖掘是一种数据挖掘技术,旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系,如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。

本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理,为后续的应用研究提供理论基础。

接着,本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。

这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。

在这些领域中,关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等,具有重要的实际应用价值。

本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。

尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果,但在处理大规模、高维度、复杂数据集时,仍然存在一些挑战。

因此,我们需要不断探索新的算法和技术,以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势,为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

通过本文的研究,我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法,推动其在更多领域发挥更大的作用。

二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术,它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。

这些关系通常表现为形如“如果购买了A,则很可能也会购买B”的关联规则。

关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生,以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。

我们需要明确什么是频繁项集。

在给定的事务数据库中,如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值,那么这个项集就被称为频繁项集。

最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数,它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。

在确定了频繁项集之后,我们可以进一步生成关联规则。

关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系,其中A和B都是项集。

一个关联规则是否成立,取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。

医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析

医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析

医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析随着医疗领域数据的不断增长和电子健康记录系统的普及,医疗数据挖掘成为了医疗领域中一个重要的研究方向。

其中,关联规则分析算法是医疗数据挖掘中常用的一种技术手段,它可以帮助医疗机构发现潜在的疾病关联、药物相互作用等信息。

关联规则分析算法是从大规模数据集中寻找频繁项集,并根据频繁项集构建关联规则的一种数据挖掘方法。

在医疗数据挖掘中,关联规则分析算法可以用于探索患者疾病的相关因素、研究疾病之间的相互关系、预测患者的疾病风险等。

关联规则分析算法主要包括两个步骤:频繁项集挖掘和关联规则生成。

频繁项集指的是在给定的数据集中,经常一起出现的物品的集合。

频繁项集挖掘的目标是找出数据集中的所有频繁项集。

关联规则是基于频繁项集生成的,它表示物品之间的关联关系,包括前项和后项,并定义了一个可信度度量。

在医疗数据挖掘中,关联规则分析算法通常使用的是Apriori算法。

Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法,它基于一条核心原则:如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的。

Apriori算法的基本思想是通过扫描数据集多次来发现频繁项集。

它从项集中找出频繁1项集(每个项单独为一个频繁项集),然后通过组合频繁k-1项集生成候选k项集,再判断候选项集是否频繁。

通过不断迭代的方式,找出所有的频繁项集。

关联规则的生成是在频繁项集基础上进行的。

在Apriori算法中,关联规则的生成可以是基于置信度或者基于支持度来进行筛选。

置信度是指当前规则的前项发生时,后项也发生的概率,而支持度是指规则的前项和后项同时出现的频率。

根据具体的需求,可以使用不同的度量标准来筛选关联规则。

医疗数据挖掘中的关联规则分析算法可以用于多个场景。

例如,疾病关联分析可以帮助医疗机构发现潜在的疾病之间的联系,可以用于疾病预测和预防措施的制定。

药物相互作用分析可以帮助医生和药师评估患者的用药安全性,减少药物的不良反应。

患者健康风险评估可以通过关联规则分析算法挖掘出与特定疾病相关的风险因素,从而提供个性化的预防措施。

数据挖掘中的关联规则挖掘算法

数据挖掘中的关联规则挖掘算法

数据挖掘中的关联规则挖掘算法数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式从大量数据集中挖掘出隐藏的模式、关系和规律的过程。

而在数据挖掘的过程中,关联规则挖掘算法被广泛应用于发现数据集中的相关性。

一、关联规则挖掘算法的概述关联规则挖掘算法主要用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。

频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合,而关联规则则是描述这些频繁项集之间的关联性的规则。

常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

Apriori算法是一种基于候选项集生成的算法,它通过逐层扫描事务数据库来发现频繁项集;而FP-growth算法则是一种基于前缀树的算法,它通过构建一种称为FP树的数据结构来高效地挖掘频繁项集。

二、Apriori算法的原理和步骤Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,其基本原理是通过逐层扫描事务数据库,从候选项集生成频繁项集。

以下是Apriori算法的基本步骤:1. 初始化:将每个单个项作为候选项集,并对事务数据库进行扫描,计算每个项的支持度。

2. 剪枝:根据最小支持度阈值,删除不满足支持度要求的候选项集。

3. 连接:根据频繁项集的特点,将多个满足支持度要求的候选项集进行连接,生成新的候选项集。

4. 重复步骤2和步骤3,直到无法生成新的候选项集为止。

5. 最后得到的频繁项集即为所求。

三、FP-growth算法的原理和步骤FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法,其主要原理是通过构建FP树来存储事务数据库,并利用FP树的特性来挖掘频繁项集。

以下是FP-growth算法的基本步骤:1. 构建FP树:遍历事务数据库,统计每个项的支持度,并基于支持度构建FP树。

2. 构建条件模式基:通过遍历FP树的每个项,构建该项对应的条件模式基,以及该项的条件FP树。

3. 递归挖掘频繁项集:对于每个项,以其对应的条件FP树为输入,递归地应用FP-growth算法挖掘频繁项集。

数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法

数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法

数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代,随着数据规模的不断增加,数据挖掘技术越来越受到重视。

数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。

数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据,发现其中的规律和模式,并据此做出合理的决策。

在数据挖掘中,关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术,本文将对它们进行详细介绍。

一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术,用于发现数据中的关联关系。

关联规则通常用来描述数据之间的相关性,并找出一些隐藏的规律和关系。

它可以被应用于很多领域,例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。

一个典型的关联规则可以表示为“A→B”,意思是当事件A发生时,事件B也会发生。

其中A和B可以是单个项或者项集。

1.找出频繁项集在关联规则挖掘中,首先需要找出频繁项集。

频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。

找出频繁项集有多种算法,其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。

Apriori算法是一种基于候选集生成的方法,它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。

而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法,它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。

2.计算关联规则在找出频繁项集之后,接下来需要计算关联规则。

计算关联规则的方法通常有两种,一种是基于支持度和置信度的方法,另一种是基于卡方检验的方法。

支持度是指一个项集在数据集中出现的频率,而置信度是指如果项集A出现,则项集B也出现的概率。

通过对支持度和置信度的限定,可以筛选出符合要求的关联规则。

3.应用关联规则找出关联规则之后,可以将其应用于实际业务中。

例如在市场营销中,可以根据关联规则来设计促销活动;在医疗诊断中,可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。

因此,关联规则在实际应用中具有广泛的价值。

二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术,它用来找出在数据集中频繁出现的项集。

数据挖掘中的关联规则挖掘技术

数据挖掘中的关联规则挖掘技术

数据挖掘中的关联规则挖掘技术数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的一种技术,它通过对大规模数据的分析、处理、挖掘和建模等过程,发现有价值的知识和信息,提供决策支持和业务优化等功能,对企业的发展和决策起到了至关重要的作用。

其中,关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中非常常见和重要的技术之一,它可以通过构建数据集中的项集和频繁项集之间的关系模型,发现数据集中隐藏的规律和关联性,为企业优化和决策提供有力支持。

在本文中,我们将对关联规则挖掘技术进行介绍和探讨,旨在为读者深入了解该技术提供一定的参考和指导。

一、关联规则挖掘技术的基本概念关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中一种常见的算法,主要用于在大规模数据集中发现项集之间的关联关系。

关联规则是指两个或以上相关的项之间的逻辑关系,通常用“IF-THEN”语句的形式来表示。

例如,一个关联规则可能表示为:“如果用户购买了牛奶和鸡蛋,那么他们有51%的概率会购买面包。

”可以看出,关联规则挖掘技术主要是通过计算不同项集之间的支持度和置信度等指标来发现数据中的潜在关联关系。

在关联规则挖掘中,常用的几个基本概念包括:1、频繁项集:指在数据集中出现频率较高的项的集合,可以通过自底向上逐层扫描数据集,发现每个阶段出现频率高于最小支持度阈值的所有项的集合来获取。

2、支持度:指数据集中出现某个项集的比例,它可以用来衡量一个项集在数据集中的频繁程度。

支持度越高,说明项集越常出现。

3、置信度:指一个关联规则成立的概率,它可以用来判断规则是否具有实际的关联性。

置信度越高,说明规则越有可能成立。

4、提升度:指一个规则中后件项的出现是否依赖于前件项的出现,它可以用来衡量规则的强度和关联度。

二、关联规则挖掘技术的算法流程关联规则挖掘技术主要有两种算法:Apriori算法和FP-Growth算法。

1、Apriori算法Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一,主要是可以通过集合的包含关系来枚举所有可能的频繁项集。

多维数据分析中的关联规则挖掘方法探究

多维数据分析中的关联规则挖掘方法探究

多维数据分析中的关联规则挖掘方法探究在当今信息爆炸的时代,数据已经成为各行各业的核心资产之一。

对于企业和组织来说,如何有效地从海量的数据中提取有价值的信息,成为了迫切需要解决的问题。

作为一种重要的数据挖掘技术,关联规则挖掘能够帮助人们探索数据之间的隐藏关系,为企业决策提供重要的支持。

关联规则挖掘是多维数据分析的重要方法之一。

它通过分析数据集中的不同项集之间的关联程度,寻找其中的潜在规律和趋势。

其研究的是数据中的项与项之间的关系,例如购物篮分析中的商品之间的关联关系。

关联规则通常具有形如“A => B”的形式,意味着当某项集中包含项A时,很有可能也会包含项B。

支撑度(support)和置信度(confidence)是衡量关联规则挖掘结果的重要指标。

支撑度表示包含关联规则的项集在数据中出现的频率,而置信度表示包含关联规则的项集中同时包含A和B的概率。

在关联规则挖掘中,多维数据分析的方法可以帮助我们从多个维度来分析数据,以获得更加全面和准确的结果。

多维数据分析方法主要包括OLAP(联机分析处理)和数据立方体。

OLAP技术通过构建数据立方体来实现快速交互式的多维数据分析。

数据立方体是一个多维数据模型,它以多个维度为基础,将数据进行组织和汇总,使得用户可以从不同的角度对数据进行分析和查询。

关联规则挖掘方法的探究主要包括预处理、频繁项集的生成和关联规则的生成三个步骤。

首先,预处理阶段用于对原始数据进行清洗和筛选,去除不必要的干扰因素。

其次,频繁项集的生成是关联规则挖掘的核心步骤,它通过计算项集的支撑度来确定哪些项集是频繁的。

Apriori算法是一种常用的频繁项集生成算法,它通过迭代的方式从候选项集中生成频繁项集。

最后,通过关联规则的生成,我们可以根据频繁项集得出与之相关的关联规则。

关联规则挖掘在实际应用中有着广泛的应用。

例如,在市场营销中,通过分析顾客的购买记录,可以挖掘出不同商品之间的关联关系,从而帮助企业进行精准的推荐和营销活动。

基于数组的关联规则挖掘算法的研究

基于数组的关联规则挖掘算法的研究

繁项集 ; 二是利用频繁项集产生有价 值的规则. 第 二步比较容易实现 , 当前大部分研 究是针对第一
收 稿 日期 :0 0—1 2 . 21 1— 0
法进行改进 , 在频繁项集进行 自连接生成候选项集 之前对项 目计数 , 从而减少参与连接的项 的数 目,
基金项 目: 黑龙江省教 育厅项 目( 140 3 . 15 1 8 )
度的项集 , 即包含项集 的事 务数大于或等于 mn i— sp与 D中事 务总数 的乘 积 . u
3 改进 算法 的思想和步骤
在 已有 算法 的基础 上 j改 进 算法 的基 本 步 ,
骤:
2 A r r算法及相 关性质 pi i o
2 1 A r r 算法基 本 思想 . pi i o
的所有( 1 项子集也一定是频繁( K一 ) K一1项集. ) A rr算法 用 这 个 性 质 用 于 压 缩 搜 索 空 间 , pi i o
减 少候选 项集 的数 量 . ( K一1 项集集 合 ) 的个数 一定 是 推论 2 如 果 X ={ , , ,…. , } 数 : k 是
性质 : 设 是 数据 集 D 中 的频繁 项 集 , 则
k 则称其为 k , 项集. 定义 1 关联规 则: 形如 A B的蕴涵 式 , 其
中 Ac,BC,并 且 AnB= , , . 定义 2 支持 度 : 假如 规 则 B在 事 务 集 D 中成 立 , 则支持 度 spot 义 为 D 中事 务 包 含 A upr定 u 的百 分比.spot upr j )= AuB) ( P(
A r r算法 是 采 用 逐 层 搜 索 的 迭 代 方 法 , pi i o 自 底 向上 的寻 求数据 库 中的频繁 项集 . 该算 法需 要 多

数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结

数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结

数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和有用信息的过程。

在数据挖掘的众多任务中,关联规则挖掘是其中一项重要的技术。

关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间相互关联的方法,它可以帮助我们了解数据之间的关联性,从而做出更好的决策。

在数据挖掘中,关联规则挖掘的目标是通过发现频繁项集和关联规则,揭示数据之间的关联性。

频繁项集是在数据集中经常出现的项集,而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。

关联规则通常具有形如“A->B”的形式,表示A与B之间存在关联。

为了完成关联规则挖掘的任务,有许多方法被提出并得到了广泛应用。

下面将对其中的三种经典方法进行介绍和总结。

1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘方法。

它的基本思想是通过逐步构建更大的频繁项集,然后生成关联规则。

Apriori算法的核心概念是“先验原则”,即如果一个项集不频繁,那么它的超集也一定是不频繁的。

Apriori算法的过程分为两个主要步骤:频繁项集的生成和关联规则的生成。

频繁项集的生成通过扫描数据集来计算每个项集的支持度,并根据设定的最小支持度阈值来筛选出频繁项集。

关联规则的生成通过对频繁项集进行相应的操作和筛选,以获得具有足够置信度的关联规则。

2. FP-growth算法FP-growth算法是另一种常用的关联规则挖掘方法。

相比于Apriori算法,FP-growth算法具有更高的效率。

FP-growth算法的核心数据结构是FP树,该树的节点表示项集中的某项以及它的计数。

FP-growth算法首先通过建立FP树来表示数据集,并通过压缩和剪枝来减少树的规模。

然后,通过递归遍历FP树来生成频繁项集和关联规则。

FP-growth算法的关键优势在于只需对数据集进行两次扫描,大大提高了挖掘效率。

3. ECLAT算法ECLAT算法是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘方法。

与Apriori算法和FP-growth算法不同,ECLAT算法使用的数据表示方式不是水平数据集,而是垂直数据集。

高效用关联规则的挖掘的开题报告

高效用关联规则的挖掘的开题报告

高效用关联规则的挖掘的开题报告一、研究背景随着数据科学的发展,数据挖掘技术越来越受到企业和学术界的关注。

关联规则挖掘作为数据挖掘技术中的重要分支之一,通过分析事务数据中的项集之间的关系,发现其中的频繁项集和强关联规则,为企业和学术界提供决策支持和业务优化的方案。

然而,传统的关联规则挖掘方法在面对大规模数据时存在一些问题,例如时间成本、计算复杂度等,无法满足企业和学术界的需求。

因此,高效用关联规则挖掘成为当前数据挖掘中的热点问题之一。

二、研究意义高效用关联规则挖掘技术可以提高数据挖掘的效率和质量,为企业和学术界提供更加准确和实用的解决方案。

具体来说,高效用关联规则挖掘技术可以实现以下目标:1. 提高挖掘效率:快速和准确地挖掘出数据集中的频繁项集和强关联规则,提升数据挖掘的效率。

2. 优化挖掘性能:针对大规模数据集,通过优化算法和提高运算效率,减少计算资源和时间成本。

3. 提高挖掘质量:通过准确的算法模型和数据分析,将挖掘结果应用于企业实践和学术研究中,提供更加准确和实用的解决方案。

三、研究内容与方法本文将主要关注高效用关联规则挖掘技术,探讨以下内容:1. 现有关联规则挖掘算法的分析与比较:对现有的关联规则挖掘算法进行分析和比较,探讨其在运算效率和挖掘质量上的优缺点。

2. 基于MapReduce的关联规则挖掘技术研究:通过MapReduce并行计算框架,解决大规模数据集下关联规则挖掘的时间成本和计算复杂度问题。

3. 基于深度学习的关联规则挖掘技术研究:在深度学习模型中引入关联规则挖掘技术,通过模型自动学习和优化,发现关联规则中的潜在模式和规律。

本文将采用比较分析和定量实验的方法,评估不同算法在挖掘效率、性能和挖掘质量上的差异,并通过实验验证基于MapReduce的关联规则挖掘技术和基于深度学习的关联规则挖掘技术的效果和优势。

四、预期成果本文预计的研究成果包括:1. 对现有关联规则挖掘算法的分析和比较,提出现有算法的优缺点和局限性。

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阵, 构造的二项集支持度矩阵 M 如图 1 所示。
I11 I12 I 22 I13 I 23 I33 I1m I 2m I 3m I mm
图1
二项集支持度矩阵图
通过扫描数据库, 若扫描到一条事务中包含 { Ii I k} 项, 则 对位于矩阵坐标[i, k], [i, i], [k, k]中的元素计数分别加 1。 (2) 逐行扫描矩阵, 找出该行中不小于最小支持度计数的 元素 Iij , 到 j 行搜索该行中不小于最小支持度计数的元素 I jk , 再定位到矩阵 Iik 中, 若 Iik 不小于最小支持度计数, 则连接生 成候选三项集 { Ii I j I k} 。算法如下:
1
引言
关联分析是数据挖掘的一项重要研究内容, 其主要任务
众多改进算法所引用[9-10], 文献[9]通过构建两个支持度矩阵分 别挖掘频繁二项集和最大频繁项集, 其时间和空间代价较大; 文献[10]存在着在由频繁 k 项集连接生成候选 k+1 项集时效率 较低, 以及会生成错误频繁项的缺点。本文在减少扫描数据 库次数的基础上, 通过生成二项集支持度矩阵避免了产生无 效的二项集, 解决了二项集瓶颈问题。同时利用矩阵的优势对 连接和剪枝步进行改进, 提高了挖掘频繁项的效率。
L 2 中, 那么就把此三项集删除, 最后由未经删除的三项集组成
return C3 .
(3) 由 C k 生成候选 k+1 项集表 C k + 1(k≥3) , 由于生成的候 选 k 项集表 C k 是按字典顺序排列的。对于每个候选 k 项集 X, 从 X 在 C k 之后的位置中查找以 X 后 k - 1 个项开始的其他候选 k 项集, 若找到这样一个候选 k 项集 Y, 则把 X 的第一个项 I r 和 Y 的最后一个项 I s 的标号连接形成矩阵坐标 [r, s ], 到矩阵 M 中查找这个坐标上的值是否大于最小支持度计数, 如果大于 或等于, 则生成候选 k+1 项集, 如果不大于, 则不予连接, 继续 查找下一个, 直到 C k 中的最后一个 k 项集。至此候选 k+1 项集 表构造结束。 (4) 第二次扫描数据库, 因为在生成支持度矩阵时, 已经 产生了频繁二项集, 所以这里只对生成的候选 k 项集表 C k(k≥ 3) 中的每个 k 项集进行计数, 并对其进行筛选, 最后形成频繁 k 项集。值得注意的是有许多改进算法, 如文献[12]对生成的对 角矩阵进行深度遍历, 这样能更好地提高获取最高维频繁项 的连接效率, 但是却不能及时地进行剪枝, 极有可能会造成许 多连接的浪费, 此外, 它实际上只生成了候选频繁项集表, 但 并没有对数据库进行第二次扫描, 对其中的候选项集进行验 证, 这样就很有可能将非频繁 k 项集划为频繁 k 项集。表 1 所 示为数据库 D1 的情况。
表 1 数据库 D1
TID item T1 a, b T2 a, b T3 b, c T4 b, c T5 a, c T6 a, c
候选三项集表 C3 。 (5) 第三次扫描数据库, 对 C3 中的三项集进行计数, 找出 大于最小支持度的三项集, 生成频繁三项集表 L3 。这样依次 由频繁 k 项集表生成频繁 k+1 项集表, 直至不能生成更高维的 频繁项集为止。 通过对 Apriori 算法的分析可以看出它有以下几个缺点: 需要频繁的扫描数据库, 这对经常遇到的海量数据库以及平 均事务宽度很长的数据库来说, I/O 开销是非常大的; 生成了 大量的候选二项集, 产生了二项集瓶颈问题 , 其中有许多 是无效的二项集, 这样不但占用了较多的空间, 而且增加了 步骤 (3) 的工作量; 在生成的每一个候选三项集时的连接和 剪枝阶段, 都要多次对 L 2 进行扫描, 且搜索空间较大, 效率 较低。
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2011, 47 (3)
139
关联规则中频繁项集高效挖掘的研究
张云涛 1, 于治楼 2, 张化祥 1 ZHANG Yuntao1, YU Zhilou2, ZHANG Huaxiang1
1.山东师范大学 信息科学与工程学院, 济南 250014 2.浪潮集团有限公司, 济南 250101 1.School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China 2.Inspur Group, Jinan 250101, China E-mail: tozyt@ ZHANG Yuntao, YU Zhilou, ZHANG Huaxiang.Research on high efficiency mining frequent itemsets on association puter Engineering and Applications, 2011, 47 (3) : 139-141. Abstract:An improved algorithm Apriori-M which combines with 2-itemsets support count matrix is brought forward for its lower efficiency of time.The algorithm scans the database to generate 2-itemsets support count matrix, and then improves the efficiency of the connectivity and the pruning by the character of the matrix; gets all the frequent itemsets correctly by scanning the database second time, and also solves the question about generating 2-itemsets invalid.Experimental results show that the capability of the improved algorithm is more efficient than Apriori. Key words:association rules; Apriori algorithm; transaction database; frequent itemsets; support matrix 摘 要: 针对 Apriori 时间性能较低的缺陷, 结合二项集支持度矩阵提出了 Apriori 改进算法 Apriori-M。在扫描数据库时生成一个 二项集支持度矩阵, 利用矩阵的性质提高了连接和剪枝的效率; 通过第二次扫描数据库就能正确地获取所有的频繁项集, 并很好 地解决了 Apriori 生成无效二项集的问题。实验结果表明 Apriori-M 的性能优于 Apriori。 关键词: 关联规则; Apriori 算法; 事务数据库; 频繁项; 支持度矩阵 DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.042 文章编号: 1002-8331 (2011) 03-0139-03 文献标识码: A 中图分类号: TP391.4
合; 其中包含 k 个数据项的项集称为 k 项集。k 项集 X 在事务数 据库 D 中的百分比称为 X 的支持度, 如果此支持度大于或等于 用户设定的最小阈值 (此阈值即为最小支持度) , 则称 X 为频繁 k 项集[11]。
基金项目: 山东省自然科学基金 (the Natural Science Foundation of Shandong Province of China under Grant No.Y2007G16); 山东省科技攻关 计划 (the Key Technologies R&D Program of Shandong Province, China under Grant No.2008GG10001015)); 山东省高新技术自主 创新工程专项计划 (No.2007ZZ17); 山东省电子发展基金 (No.2008B0026) 。 作者简介: 张云涛 (1984—) , 男, 硕士研究生, 研究方向为数据挖掘, 机器学习; 于治楼, 男, 研究员, 研究方向为计算机应用, 人工智能; 张化祥, 男, 博导, 教授, 研究方向为机器学习, 人工智能及 Web 挖掘。 收稿日期: 2009-06-26 修回日期: 2009-10-23
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3 Apriori-M 算法
(1) 扫描数据库, 构造二项集的支持度矩阵。分别以项目 集合 I 中的各个项作为矩阵的行标和列标, 用 Iik 表示二项集
{ Ii I k}(i≤k) 在事务数据库 D 中出现的次数, 此矩阵为对称矩
设最小支持度计数是 2, 则会有频繁二项集 {a, b}{b, c} {a, c}, 按照此算法的做法, 会生成频繁三项集{a, b, c}。但是 三项集 {a, b, c} 并不在数据库中。所以应该对数据库进行第 二次扫描, 以避免这种错误。 通过对 Apriori-M 算法的分析, 可以看出: (1) 此算法减少 了对数据库的扫描次数, 当频繁项的最高维数是 k 时, Apriori 算法需要扫描 k 次数据库才能挖掘出所有的频繁项[13], 而此算 法, 在保证不会错误的获取 k 项集时, 仅需扫描数据库两次, 就 能挖掘出所有的频繁项集, 减少了 I/O 花销。 (2) 充分利用矩阵 的性质, 进行连接时, 只到特定的行中搜索频繁二项集, 搜索 空间要远比在 L k 小, 而且由于这是一个上三角矩阵, 随着连 接过程的深入, 所要搜索的空间会越来越小, 因此可以比 Apriori 算法中的连接节省更多的时间; 进行剪枝时, 则只需定位到 矩阵特定的坐标中, 根据其元素的值来决定是否剪枝, 大大提 高了剪枝效率。
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