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APRIORi

APRIORi算法是第一個關聯規則挖掘算法,也是最經典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系,以形成規則,其過程由連接(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。該算法中項集的概念即為項的集合。包含K個項的集合為k項集。項集出現的頻率是包含項集的事務數,稱為項集的頻率。如果某項集滿足最小支持度,則稱它為頻繁項集。[1]
  • Many of the pattern fi nding algorithms such as decision tree, classifi cation rules and c

    Many of the pattern fi nding algorithms such as decision tree, classifi cation rules and clustering techniques that are frequently used in data mining have been developed in machine learning research community. Frequent pattern and association rule mining is one of the few excep- tions to this tradition. The introduction of this technique boosted data mining research and its impact is tremendous. The algorithm is quite simple and easy to implement. Experimenting with APRIORi-like algorithm is the fi rst thing that data miners try to do.

    標簽: 64257 algorithms decision pattern

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:wangdean1101

  • APRIORi的Java代碼

    可以運行。很有用的。這幾天寫論文,我專門實驗過的。數據庫是UCI里面的任何一個

    標簽: APRIORi

    上傳時間: 2015-05-19

    上傳用戶:liangziheng

  • APRIORi算法

    apiori是是比較基本的秋頻繁項集的算法,其他的一些算法都是基于該算法改進和優化的,是經典的算法

    標簽: 關聯規則 頻繁項集 大數據 網站推送基本算法 啤酒與尿布

    上傳時間: 2016-11-25

    上傳用戶:lyivan

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