apriori演算法報告

❶ Apriori(先驗)演算法

在計算機科學與數據挖掘領域，Apriori演算法作為關聯規則學習的經典方法，主要針對包含交易信息的資料庫進行分析，如顧客購買的商品清單或網頁訪問記錄等。

Apriori演算法採用廣度優先搜索策略和樹結構，通過長度為k-1的候選項目集生成長度為k的候選項目集，同時去除包含不常見子模式的候選集。依據向下封閉性原理，該過程確保了所有長度為k的頻繁項目集的產生。

以購物籃分析為例，Apriori演算法能有效識別顧客可能同時購買的商品組合，為商品布局優化、促銷策略制定提供依據。

支持度與可信度是衡量關聯分析效果的關鍵指標。通過設定最小支持度閾值，Apriori演算法可高效篩選頻繁項目集，避免計算量的指數級增長。

Apriori演算法基於以下原理：若某k維數據項集為頻繁項集，則其所有k-1維子項集也應為頻繁項集；若某個k維數據項集的任意k-1維子集不是頻繁項集，則該k維數據項集本身也非最大頻繁數據項集。同時，滿足最小支持度與最小置信度的規則被定義為強規則。

演算法實現分為兩步：首先，迭代檢索頻繁項集，即支持度不低於用戶設定閾值的項集；其次，基於頻繁項集構建滿足用戶最小可信度的規則。

利用Apriori原理，演算法能夠顯著減少計算量，避免頻繁項集數目的指數增長，從而在合理時間內計算出頻繁項集。

Apriori演算法具有一定的優缺點，其優勢在於能夠有效處理大規模數據集，提高關聯規則學習效率；但可能在處理稀疏數據集或高維數據時面臨挑戰。

實例分析中，Apriori演算法通過掃描資料庫，計算候選項的支持度，篩選出滿足條件的頻繁項集，最終生成強關聯規則。

Apriori演算法的應用場景廣泛，包括市場籃子分析、推薦系統構建、醫療數據挖掘等，通過識別商品、用戶行為等之間的關聯，為企業決策提供數據支持。

總結而言，Apriori演算法在關聯規則學習領域具有重要地位，其有效性和效率使得其在實際應用中得到廣泛使用。未來，隨著數據規模和復雜性的增長，對Apriori演算法的優化與改進將不斷被探索。

❷ apriori演算法

Apriori演算法是第一個關聯規則挖掘演算法，也是最經典的演算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出資料庫中項集的關系，以形成規則，其過程由連接（類矩陣運算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結果）組成。

❸ 數據挖掘中的apriori演算法的具體步驟是什麼

演算法：Apriori
輸入：D - 事務資料庫；min_sup - 最小支持度計數閾值
輸出：L - D中的頻繁項集
方法：
L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有頻繁1項集
For(k=2;Lk-1!=null;k++){
Ck=apriori_gen(Lk-1); // 產生候選，並剪枝
For each 事務t in D{ // 掃描D進行候選計數
Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集
For each 候選c 屬於 Ct
c.count++;
}
Lk={c屬於Ck | c.count>=min_sup}
}
Return L=所有的頻繁集；

Procere apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each項集l1屬於Lk-1
For each項集 l2屬於Lk-1
If((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&……..
&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1]<l2[k-1])) then{
c=l1連接l2 //連接步：產生候選
if has_infrequent_subset(c,Lk-1) then
delete c; //剪枝步：刪除非頻繁候選
else add c to Ck;
}
Return Ck;

Procere has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each(k-1)-subset s of c
If s不屬於Lk-1 then
Return true;
Return false;