提升度的公式如下,理解为:B发生的概率之比,只不过分子是A发生的前提下B发生的概率,分母就是B出现的概率。如果\text{Lift(A->B)}>1,说明A发生的前提下B发生的概率比B单独出现的概率大,说明A的出现对B有积极作用(正相关)。 \text{Lift(A->B)}=\frac{\text{con(A->B)}}{\text{sup(B)}}=\frac{...
支持度与置信度的定义...11四、基于 Apriori 算法的学生成绩关联规则挖掘过程...114.1 候选项集生成...124.1.1 项集生成策略...124.1.2 候选频繁项集生成...13 阅读原文 下载APP
1. Apriori算法基本思想 关联规则挖掘分为两步:1. 找出所有频繁项集;2.由频繁项集产生强关联规则。其总体性能由第一步决定。在搜索频繁项集时,最简单、最基本的算法就是Apriori算法。算法的名字基于这样一个事实:使用频繁项集的先验知识。Apriori使用一种被称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于搜索(k+1)项集。...
Apriori算法中的非频繁项集: 如图所示,我们发现{A,B}这个项集是非频繁的,那么{A,B}这个项集的超集,{A,B,C},{A,B,D}等等也都是非频繁的,这些就都可以忽略不去计算。 运用Apriori算法的思想,我们就能去掉很多非频繁的项集,大大简化计算量。 2.3 Apriori算法流程 要使用Apriori算法,我们需要提供两个参数,...
基于Apriori算法的关联规则挖掘及改进摘要关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,Agrawal等于1994年提出的Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法,针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题,本文给出分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则等并提出改进的Apriori算法,...
本视频主要介绍了关联规则挖掘中的Apriori算法及其优化版本FP-growth算法。首先,视频解释了如何从频繁项集中生成关联规则,包括如何通过组合操作和集合差集来确定规则的左右两边。接着,视频强调了置信度和支持度的重要性,这两个指标用于评估关联规则的可靠性和重要性。视频还提到了提升度的概念,虽然在代码实现中没有具体...
从电子病历系统中随机抽取多位病人信息,主要检查其是否患有心力衰竭、糖尿病、尿毒症,肾功能衰竭等4种疾病,利用关联规则Apriori算法可以检测以上四种疾病是否存在关联。 首先对病历数据进行收集整理:(见表1) 表1 病人患病情况整合表 病人记录号 疾病名称 1 心力衰竭、其他疾病 2 心力衰竭 3 心力衰竭、尿毒症 4 心力...
1、关联规则挖掘算法 关联规则挖掘算法可以实现从两种经典算法Apriori或FP-Growth中任意选取算法,输出各个频繁项集和强关联规则。输入文件由本地导入,可自行设置最小支持度计数和最小置信度参数值。 2、 Apriori算法设计思想 Apriori算法本质上使用一种称作逐层搜索的迭代方法,使用候选项集找频繁项集,其特点在于每找...
【关键词】成绩分析关联规则Apriori算法 1数据挖掘 数据挖掘其实就是从大量、有噪声、随机性、不完全、模糊的应用数据中,提取并隐藏在应用数据中心、人们不知道但是有价值的信息和知识的过程,通过数据挖掘系统能够自动分析原有数据,并作出归纳总结,挖掘出数据原有的模式,为决策者提供参考价。数据挖掘包括数据仓库、预处...
Apriori 算法的应用算法简介Apriori 是一种经典的关联规则挖掘算法,广泛用于分析频繁模式。它基于“若某项集是频繁的,则它的所有非空子集也是频繁的”这一原则,迭代生成频繁项集并挖掘规则。应用流程 1. 数据预处理: • 收集图书借阅记录,将其转换为事务数据库,例如:用户1: [图书A, 图书B, 图书C]...