数据挖掘十大经典算法(4) The Apriori algorithm
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。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 Apriori演算法所使用的前置统计量包括了：最大规则物件数：规则中物件组所包含的最大物件数量最小支援：规则中物件或是物件组必顸符合的最低案例数最小信心水准：
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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。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
Apriori演算法所使用的前置统计量包括了：
- 最大规则物件数：规则中物件组所包含的最大物件数量
- 最小支援：规则中物件或是物件组必顸符合的最低案例数
- 最小信心水准：计算规则所必须符合的最低信心水准门槛
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一 样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中 每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集， 使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
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