apriori算法报告

❶ Apriori(先验)算法

在计算机科学与数据挖掘领域，Apriori算法作为关联规则学习的经典方法，主要针对包含交易信息的数据库进行分析，如顾客购买的商品清单或网页访问记录等。

Apriori算法采用广度优先搜索策略和树结构，通过长度为k-1的候选项目集生成长度为k的候选项目集，同时去除包含不常见子模式的候选集。依据向下封闭性原理，该过程确保了所有长度为k的频繁项目集的产生。

以购物篮分析为例，Apriori算法能有效识别顾客可能同时购买的商品组合，为商品布局优化、促销策略制定提供依据。

支持度与可信度是衡量关联分析效果的关键指标。通过设定最小支持度阈值，Apriori算法可高效筛选频繁项目集，避免计算量的指数级增长。

Apriori算法基于以下原理：若某k维数据项集为频繁项集，则其所有k-1维子项集也应为频繁项集；若某个k维数据项集的任意k-1维子集不是频繁项集，则该k维数据项集本身也非最大频繁数据项集。同时，满足最小支持度与最小置信度的规则被定义为强规则。

算法实现分为两步：首先，迭代检索频繁项集，即支持度不低于用户设定阈值的项集；其次，基于频繁项集构建满足用户最小可信度的规则。

利用Apriori原理，算法能够显着减少计算量，避免频繁项集数目的指数增长，从而在合理时间内计算出频繁项集。

Apriori算法具有一定的优缺点，其优势在于能够有效处理大规模数据集，提高关联规则学习效率；但可能在处理稀疏数据集或高维数据时面临挑战。

实例分析中，Apriori算法通过扫描数据库，计算候选项的支持度，筛选出满足条件的频繁项集，最终生成强关联规则。

Apriori算法的应用场景广泛，包括市场篮子分析、推荐系统构建、医疗数据挖掘等，通过识别商品、用户行为等之间的关联，为企业决策提供数据支持。

总结而言，Apriori算法在关联规则学习领域具有重要地位，其有效性和效率使得其在实际应用中得到广泛使用。未来，随着数据规模和复杂性的增长，对Apriori算法的优化与改进将不断被探索。

❷ apriori算法

Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

❸ 数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么

算法：Apriori
输入：D - 事务数据库；min_sup - 最小支持度计数阈值
输出：L - D中的频繁项集
方法：
L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集
For(k=2;Lk-1!=null;k++){
Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选，并剪枝
For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数
Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集
For each 候选c 属于 Ct
c.count++;
}
Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup}
}
Return L=所有的频繁集；

Procere apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each项集l1属于Lk-1
For each项集 l2属于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连接l2 //连接步：产生候选
if has_infrequent_subset(c,Lk-1) then
delete c; //剪枝步：删除非频繁候选
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不属于Lk-1 then
Return true;
Return false;