根据我的理解，Apriori算法首先找到所有满足支持阈值的频繁项集，然后从满足最小置信度的频繁项集中生成强关联规则。因此，我期望在R包条款中：
txs <- as(inputDataTable,"transactions") itemsets <- apriori(txs, pa
浏览 1提问于2014-09-17得票数 0
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我想找出先验算法的最小支持阈值。我知道它完全依赖于用户和数据集，但我找到了一篇使用指数衰减函数的文章。data-mining.philippe-fournier-viger.com/how-to-auto-adjust-the-minimum-support-threshold-according-to-the-data-size/这是根据先验算法导出公式的链接我想知道如何确定常量'a&
浏览 19提问于2019-10-17得票数 0
采用Apriori算法寻找频繁项sets.There，以最小支持为2，输出结果如下:支持2以上的项目集；所有以上项集的支持值都大于最小支持值。但是，我混淆了在这5个项集中我应该考虑哪个项集作为频繁项集，而且我还
浏览 9提问于2016-05-15得票数 0
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我试图了解Apriori (筐)算法在数据挖掘中的基本原理，下面是一个事务性数据集：t2: Chicken,综上所述，我的事务的数量显然是7，这意味着项目集必须有4/7的计数。因此，这就是我的频繁项目集1：Milk = 4Be
浏览 5提问于2013-01-06得票数 6
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我是数据挖掘的新手，对关联规则和频繁项挖掘感到困惑。对我来说，我认为两者都是一样的，但我需要这个论坛上专家的意见关联规则挖掘和频繁项集挖掘有什么区别？谢谢
浏览 2提问于2010-06-16得票数 12
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在使用python包对4.2L+行事务数据(以稀疏矩阵的形式)应用先验(支持Python0.01)和association_rules函数时，频繁项目集和关联规则的生成花费了太多的时间。样本交易稀疏矩阵(pandas DataFrame)，MBA的输入数据：
浏览 5提问于2018-10-31得票数 1
在一本书中，我一直盯着下面的一行，描述了挖掘频繁项集的Apriori算法，但我似乎无法理解它。注意，给定候选k项集，我们只需要检查它的(k-1)-subsets是否频繁，因为Apriori算法使用的是分层搜索策略。
在上面，候选人意味着成为一个潜在的频繁的k项集.显然，<em
浏览 2提问于2011-02-20得票数 2
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几天来，我一直在为我的考试做一些工作，我正在复习一些过去的试卷，但不幸的是，没有相应的答案。我已经回答了这个问题，我想知道是否有人能告诉我我是否正确。我的问题是
t1:牛奶，鸡肉，啤酒t3:奶酪，靴子t5:鸡肉，啤酒，衣服，奶酪，牛奶t7:啤酒，牛奶，衣服{
浏览 4提问于2013-01-04得票数 4
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我像这样运行先验算法：inspect(rules)> head(dt)1: C10 1 13: C3 0 1 05: C5 0 1 0数据集的想法是捕获客户，以及他\她是否在特定购买中购买了三种不同的商品：
1)如何摆脱T、C或B等于0的</e
浏览 2提问于2015-04-13得票数 1
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最小支持
、、
我写了数据挖掘的先验算法，它在小的测试数据上工作得很好，但我在更大的数据集上运行它有问题。我的小测试数据是5个交易和10个产品。我的大型测试数据是1100万笔交易和大约2700种产品。
问题:最小支持和过滤非频繁项。假设我们对频率为60%或更高的项目感兴趣。frequency = 0.
浏览 3提问于2013-02-14得票数 1
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我使用Apriori算法来识别识别出的频繁项目集上的customer.Based的频繁项目集，当客户向他的购物list.Assume中添加一个新的项目时，我想向客户提示项目。我的问题是：
信心=支持(2
浏览 3提问于2016-09-07得票数 0
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COl15"的csv文件。我想要生成关联规则，其中只有右边只有来自col15的值。我正在使用的apriori实现oneCSet = returnItemsWithMinSupport(itemSet,support >= minSupport:但是对于我拥有的许多行，这将需要很长<
浏览 1提问于2017-09-20得票数 4
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我在一个项目中工作，其中输入文件被提供给，它被要求首先输出最小支持0.01的所有长度的频繁类别。然后是所有的频繁类别集。目标是在文件中写入以下具有绝对支持(计数)的数据，例如：我以列表的形式检索所有数据with open("categories.txt") as file:for line in file:
line = line.replac
浏览 1提问于2017-03-23得票数 1
当支持度和置信度的百分比值给定时，如何在Apriori算法中找到最小支持度。例如，当支持度和置信度分别为60%和60%时，最低支持度是多少？
浏览 11提问于2012-04-28得票数 12
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在数据挖掘中，频繁项集的发现采用了Apriori算法、FP-树等不同的算法，这些都是模式评价方法吗？
浏览 2提问于2015-05-27得票数 2
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我有大量的数据。数据有13个参数，这些参数相互依赖，依赖关系是由一些规则建立的。现在，我有了数据，我们必须让机器学习模型学习规则，这样任何不遵守规则的数据出现时--就像上面的例子一样，如果parameter_three是'D‘而不是'C'，那就违反了规则。我的尝试
我想使用一个自动编码器，并通过它传递训练数据。在此之后，对于每个数据，我们将使用重建损失来检查是否是违规案例。然而，这是过度拟合和工作不太好的测试数据。
浏览 1提问于2019-11-26得票数 1
谁能用什么方法来找出哪些产品最常按订单彼此分组？是否有应用程序可以使实现这一目标更容易？
浏览 0提问于2016-08-06得票数 1
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