你应该是一阵风丫

2020-09-10   阅读量: 41

大数据 蟒蛇

关联规则总结

A、普通的的算法


1.找出候选集和频繁集

创建候选1项集,根据最小支持度,生成频繁1项集。

创建候选2项集(频繁1项集的两两组合,去掉重复),再生成频繁2项集。

创建候选3项集(频繁2项集的两两组合,去掉重复),再生成频繁3项集。

2.生成关联规则

针对任意k(k>=2)项集,生成如下的关联规则

R: f-β==>β

其中f是k项集,β是其任意真子集。


根据每一个关联规则的置信度和提升度,进行过滤。


B、Apriori算法


1.对所有数据进行排序

2.优化候选集

当k>=2, 前面所有的项相同,只有最后一项不同,并且后面的项>前面的项

快速的得到候选集

3.优化频繁项集

从该k项候选集中,找到所有的k-1项集,如果这些项集不在频繁k-1项集中,删除该k项集

4.优化关联规则

当k=3,开始优化,根据上面的公式,β从1开始,如果f-β==>β不满足关联规则,则f-β的所有的真子集都不满足关联规则。


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