1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。
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。
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