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文档简介

1、Apriori算法及应用,关联分析中的一些基本概念,项集(itemset)：包含0个或多个项的集合 K-项集：一个包含K个数据项的项集 支持度计数(support count)：一个项集的出现次数就是整个数据集中包含该项集的事务数。（支持度） 频繁项集：若一个项集的支持度大于等于某个阈值,关联规则：是形如AB的蕴涵表达式，A和B都是属于数据集集合I，并且AB为空。 支持度（support）：是数据集中包含AB（即A和B二者）的百分比。 置信度（confidence）：是数据集中包含A事务同时包含B事务的百分比,Support(AB)=support_count(AB)/N Confidence

2、(AB)=support_count(AB)/ support_count(A,关联规则挖掘算法可分为两个步骤： 产生频繁项集：发现满足最小支持度阈值的所有项集，即频繁项集。 产生规则：从上一步发现的频繁项集中提取大于置信度阈值的规则，即强规则,Apriori算法,基于Apriori算法的单维布尔数据流程图,Apriori算法应用(1,问题的形式化描述： 设：I=i1,i2im是全部项的集合； 数据集D是事务的集合，包含N个事务； D中每个事务T是项的集合，使得T包含于I； 每个事务有一个标识符，称为TID,Apriori算法应用(2,政务问答数据集D,Apriori算法应用(3,频繁项集的发现过程,Apriori算法应用(4,关联规则的生成,Aprior

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