Apriori算法和FP-growth算法是两种广泛用于关联规则挖掘的经典算法。它们的主要区别在于数据集的处理方式。 Apriori算法在处理数据集时,多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集。它通过不断发现频繁k项集(k=1,2,3……),再利用这些频繁k项集产生候选k+1项集,然后判断这些候选集是否满足最小支持度要求,...
举例1:假设一个集合{A,B}是频繁项集,即A、B同时出现在一条记录的次数大于等于最小支持度min_support,则它的子集{A},{B}出现次数必定大于等于min_support,即它的子集都是频繁项集。 Apriori定律举例 举例2:假设集合{A}不是频繁项集,即A出现的次数小于min_support,则它的任何超集如{A,B}出现的次数必定小...
复杂度:Apriori算法的时间复杂度较高,由于需要频繁扫描和生成候选集,当数据集较大时,性能下降明显。而FP-Growth算法通过构建FP树,可以减少候选集的生成和扫描的次数,因此性能较高。 内存消耗:Apriori算法在生成候选集时需要存储大量的中间结果,消耗大量内存。而FP-Growth算法只需要构建FP树和条件模式基,内存消耗较小...
一、Apriori算法 二、FPGrowth FPGrowth算法包括以下几步: 1)扫描数据,得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项,将1项频繁集放入项头表,并按照支持度降序排列。 2)扫描数据,将读到的原始数据剔除非频繁1项集,并按照支持度降序排列。 3)读入排序后的数据集,插入FP树,插入时按照排序后的顺序,插...
描述一下Apriori算法和FP-growth算法 正确答案:Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤:1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集;2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据...
•Confidence(A->B) = P(B/A) = P(AB)/ P(A) ,置信度表示 A 事件出现时,B 事件出现的概率。 •关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。 •2.Apriori算法原理 •Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。算法的名字基于这样的事实:算法使用频繁项集性质的先验知识,正如我们...
Apriori算法和FP-growth算法 Apriori算法和FP-growth算法详解 by王晨曦 1.Apriori算法详解•1.1关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。频繁项集是经常出现在一块的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。交易号码01234豆奶，莴苣莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜豆奶，尿布，葡萄酒...
关联算法经典的就是Apriori和FP-growth。 Apriori算法最核心的内容是:如果一个项集是频繁的,则其子集一定是频繁的;其逆否命题如果一个项集是非频繁的,则其超集一定也是非频繁的。算法过程包括两步: 第一步:找出频繁项集:设定最小支持度,遍历一遍所有项集元素,计算一元项集支持度,然后将非频繁项集去掉,这样其...
Apriori算法依靠不断扫描整个事务数据集,生成候选项集和计算支持度,然后进行频繁项集和关联规则的挖掘。虽然有效,但是Apriori算法的缺陷是难以处理大数据集和大量候选项集,因为需要不断扫描整个事务数据集和计算支持度,耗时较长。 为解决这一问题,FP-Growth算法被提出。FP-Growth算法将事务数据集通过构建FP树(Frequent...
Apriori算法基本思想 如果一个集合是频繁的,那么在同一个最小sup值下,它的子集也是频繁的。算法的核心思想是:首先找到所有的1项代表集C1,根据sup过滤得到频繁集合F1,从F1中得到代表集C2,C2的自己如果有不在F1中的,就删掉【这个过程称为剪枝】,然后遍历数据集,当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候,得到频繁集...