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關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法與BP算法）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 06:57:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 75

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本文目錄:

1、Apriori算法是什么？適用于什么情境
2、apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
3、apriori算法是什么？
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法與BP算法）

一、Apriori算法是什么？適用于什么情境

經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)，每次利用候選頻繁集產(chǎn)生頻繁集；而FP-growth則利用樹形結(jié)構(gòu)，無(wú)需產(chǎn)生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，從而提高了算法的效率。但是apriori的算法擴(kuò)展性較好，可以用于并行計(jì)算等領(lǐng)域。

Apriori algorithm是關(guān)聯(lián)規(guī)則里一項(xiàng)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)規(guī)則的目的就是在一個(gè)數(shù)據(jù)集中找出項(xiàng)與項(xiàng)之間的關(guān)系，也被稱為購(gòu)物藍(lán)分析 (Market Basket analysis)，因?yàn)椤百?gòu)物藍(lán)分析”很貼切的表達(dá)了適用該算法情景中的一個(gè)子集。

二、apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

解釋如下：

Apriori是基于廣度優(yōu)先的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，即從頻繁1項(xiàng)集開始，采用頻繁k項(xiàng)集搜索頻繁k+1項(xiàng)集，直到不能找到包含更多項(xiàng)的頻繁項(xiàng)集為止。

三、apriori算法是什么？

經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

apriori算法多次掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)，每次利用候選頻繁集產(chǎn)生頻繁集；而FP-growth則利用樹形結(jié)構(gòu)，無(wú)需產(chǎn)生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，從而提高了算法的效率，但是apriori的算法擴(kuò)展性較好，可以用于并行計(jì)算等領(lǐng)域。

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法與BP算法）

基本算法：

Apriori algorithm是關(guān)聯(lián)規(guī)則里一項(xiàng)基本算法

Apriori算法將發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過(guò)程分：

第一通過(guò)迭代，檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)1中的所有頻繁項(xiàng)集，即支持度不低于用戶設(shè)定的閾值的項(xiàng)集；

第二利用頻繁項(xiàng)集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則。其中，挖掘或識(shí)別出所有頻繁項(xiàng)集是該算法的核心，占整個(gè)計(jì)算量的大部分。

四、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義

所謂關(guān)聯(lián)，反映的是一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識(shí)。當(dāng)我們查找英文文獻(xiàn)的時(shí)候，可以發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)英文詞都能形容關(guān)聯(lián)的含義。第一個(gè)是相關(guān)性relevance，第二個(gè)是關(guān)聯(lián)性association，兩者都可以用來(lái)描述事件之間的關(guān)聯(lián)程度。

設(shè)I={i1,i2…,im}為所有項(xiàng)目的集合，設(shè)A是一個(gè)由項(xiàng)目構(gòu)成的集合，稱為項(xiàng)集。事務(wù)T是一個(gè)項(xiàng)目子集,每一個(gè)事務(wù)具有唯一的事務(wù)標(biāo)識(shí)Tid。事務(wù)T包含項(xiàng)集A，當(dāng)且僅當(dāng)AT。如果項(xiàng)集A中包含k個(gè)項(xiàng)目，則稱其為k項(xiàng)集。D為事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，項(xiàng)集A在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D中出現(xiàn)的次數(shù)占D中總事務(wù)的百分比叫做項(xiàng)集的支持度（support）。如果項(xiàng)集的支持度超過(guò)用戶給定的最小支持度閾值，就稱該項(xiàng)集是頻繁項(xiàng)集（或大項(xiàng)集）。

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(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則XY，存在支持度和信任度。

支持度是指規(guī)則中所出現(xiàn)模式的頻率，如果事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)有s%的事務(wù)包含XY，則稱關(guān)聯(lián)規(guī)則XY在D中的支持度為s%，實(shí)際上，可以表示為概率P（XY），即support（XY）= P（XY）。信任度是指蘊(yùn)含的強(qiáng)度，即事務(wù)D中c%的包含X的交易同時(shí)包含XY。若X的支持度是support(x)，規(guī)則的信任度為即為：support(XY)/support(X)，這是一個(gè)條件概率P（Y|X），即confidence（XY）= P（Y|X）。

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法與BP算法）