有大神會用Python做關聯規則apriori演算法嗎

1樓：豐收在春天

#include #include using namespace std; class vector }; int main() { int n; cin >> n; vector arr(n)...

python哪個包實現apriori

2樓：藥伽

如連線中的例子，雖然新的項集滿足子集; 都是頻繁項集，但其他子集也得滿足，這裡特指剩下兩個,。所以驗證一下他們，如果他們不滿足，可根據定理1，新的項集也肯定不頻繁。

所以剪枝的過程就是驗證ck中所有項集的所有k-1子集是否都頻繁（只要看看他們是不是在lk-1集合中即可），這樣雖然要檢查很多遍，但不需要對整個資料庫進行遍歷就能篩去許多不滿足的情況。

上述方法是經典的apriori演算法，這兩個步驟在k較高（3或以上）時效果非常好，因為商品同時存在的可能性會隨k增大顯著減小。

但是在k=2的時候（k=1用不到apriori演算法，必須遍歷一遍資料庫，相當於「鏈引發」），因為1項集一般都是頻繁的，所以上述兩個步驟基本上相當於沒有用，還得遍歷c(n,2)次資料庫，n為頻繁1項集的數量。

關聯規則apriori演算法用什麼軟體做

3樓：詢

資料分析，可以做找我，聚類分析、因子分析、關聯規則和複雜網路等。這

python apriori演算法**怎麼實現

4樓：雙庚的乳酪

apriori(filename, min_support, item_start, item_end)

引數說明

filename:(路徑)檔名

min_support:最小支援度

item_start:item起始位置

item_end:item結束位置

import apriori

c = apriori.apriori('basket.txt', 11, 3, 13)輸出：

用matlab實現apriori演算法關聯規則的挖掘程式，完整有詳細註解 5

5樓：匿名使用者

下面這段是apriori演算法中由2頻繁項集找k頻繁項集的程式，程式中有兩個問題：

1、似乎while迴圈的k永遠都是固定的，也就是都是頻繁2項集的個數。得到頻繁3項集後k的個數不是要變嗎？如何體現呢？

2、程式中有兩個for的大迴圈，但是發現結果是只要找到乙個頻繁3項集第二個for迴圈就會結束，但是其實還應該有其它的頻繁3項集。for迴圈不是應該無條件執行到引數k結束嗎？當時k值是15，可是程式結束的時候i=2，j=3,然後j就不執行4以及一直到k的部分了。

是什麼原因呢？麻煩高手指點一下。急啊……

while( k>0)

le=length(candidate);

num=2;

nl=0;

for i=1:k-1

for j=i+1:k

x1=candidate; %candidate初始值為頻繁2項集，這個表示頻繁項集的第i項

x2=candidate;

c = intersect(x1, x2);

m=0;

r=1;

nn=0;

l1=0;

if (length(c)==le-1) & (sum(c==x1(1:le-1))==le-1)

houxuan=union(x1(1:le),x2(le));

%樹剪枝,若乙個候選項的某個k-1項子集為非頻繁，則剪枝掉

sub_set=subset(houxuan);

%生成該候選項的所有k-1項子集

nn=length(sub_set);

%判斷這些k-1項自己是否都為頻繁的

while(r & m=th

ll=ll+1;

candmid=cand;

pfxj(nl).element=cand;

pfxj(nl).time=nn;

disp('得到的頻繁項集為:')

result=(candmid);

disp(result);

endend

spss modeler關聯規則apriori裡支援度和置信度的值設定為多少比較好 10

6樓：匿名使用者

置信度、支援度、提公升度是評價關聯規則的三個重要指標。

樣本100，條件a=》結果b，a：60，b40，同時發生a和b：30

則：條件支援度=p(a)=條件a60/樣本100=0.6

結果支援度=p(b)=結果b40/樣本100=0.4(在sas中稱為預期置信度)

規則支援度=p(a&b)=30/100=0.3

規則置信度即同時發生的記錄數除以樣本數，

提公升度=p(b|a)/p(b)=0.5/0.4=1.25

，注意不要混淆了條件支援度和規則支援度，網文好多只說支援度，實際上有的指的條件支援度、有的值規則支援度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙視一下。

在spss的apriori的執行結果中還有部署能力的概念，觀察了一下，發現：部署能力=條件支援度-規則支援度，就是說還有多少人有發展空間，比如有10人，符合條件的有7人，同時如何條件和結果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。

二、演算法

關聯分析基本就是apriori演算法，沒用過其他的。

apriori演算法的具體實現就不說，暫時我也說不清楚，我只追求會用，不求甚解，只知道大概步驟就是：1、根據設定的條件支援度找出頻繁項集；2、分析找出來的這些頻繁項集，得出規則；3、找出大於或等於給定置信度的規則。

一般各個dm軟體跑apriori演算法的時候都需要設定：最小條件支援度，最小規則置信度，有的還需要設定最大前項數，spss的modeler就需要設定這三個。

apriori演算法是什麼？適用於什麼情境

7樓：匿名使用者

經典的關聯規則挖掘演算法包括apriori演算法和fp-growth演算法。apriori演算法多次掃瞄交易資料庫，每次利用候選頻繁集產生頻繁集；而fp-growth則利用樹形結構，無需產生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃瞄交易資料庫的次數，從而提高了演算法的效率。但是apriori的演算法擴充套件性較好，可以用於平行計算等領域。

apriori algorithm是關聯規則裡一項基本演算法。是由rakesh agrawal和ramakrishnan srikant兩位博士在2023年提出的關聯規則挖掘演算法。關聯規則的目的就是在乙個資料集中找出項與項之間的關係，也被稱為購物藍分析 (market basket analysis)，因為「購物藍分析」很貼切的表達了適用該演算法情景中的乙個子集。

有大神會用Python做關聯規則apriori演算法嗎

求兩個字的,大神會用的,lol名字

python程式設計小白，不會用test請大神指教怎麼用

我的感情線怎麼有兩條！有大神會看嗎

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