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  • 关联分析(2):Apriori产生频繁项集

    如果一个项集非频繁,则其所有超集也非频繁。比如{a,b}是非频繁项集,则他的所有子集也是非频繁的。即项集的支持度不超过其子集的支持度。根据支持度的反单调性,可以通过剪枝减少候选项集的数量。步骤二 根据先验原理与支持度反单调性,非频繁1-项集的超集都非频繁,所以使用频繁1-项集来产生候选2-项集。?步骤三 同理,使用频繁2-项集来产生候选3-项集。根据先验原理,只需要保留子集全为频繁2-项集的候选3-项集。?步骤四 同理,使用频繁3-项集来产生候选4-项集。从1-项集开始,直到可以产生的最长频繁项集。2,产生测试策略。每次新的候选项集都由前一次产生的频繁项集生成,然后根据支持度要求,得到新的频繁项集。这样,只有在两个频繁k-项集的前(k-1)项都相同时,才进行合并,产生(k+1)项集,然后验证子集是否频繁,对非频繁子集进行剪枝,生成候选(k+1)项集。
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  • 关联分析(一):频繁项集及规则产生【转载】

    2.1 Apriori算法中的频繁项集产生方法 在Apriori算法中,用到了两条先验原理:如果一个项集不是频繁项集,那么该项集的超集也必定不是频繁项集;如果一个项集是频繁项集,那么该项集的子集也是频繁项集第一步:设定支持度阈值,扫描一遍数据集,找出1-项(项集中只包含1个商品)频繁项集。 第二步:从1-项频繁项集中生成候选2-项频繁项集,然后再次扫描数据集,找出2-项频繁项集。以此类推,依据(k-1)-项频繁项集生成候选k-项频繁项集,然后扫描数据集,找出 -项频繁项集,k=3, 4...,直到无法再生成频繁项集。最大频繁项集指的是包含项最多的频繁项集,从最大频繁项集(可能有多个)中一定可以提取出所有的频繁项集。例如,通过合并abd 与 c 得到新的候选规则ab->cd ,如果该规则不满足置信度要求,那么后件中包含cd的候选规则也均不满足要求,例如a->bcd。
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  • 寻找商品间的联系:频繁项集挖掘与关联分析

    即 尿布->葡萄酒的可信度为: 尿布,葡萄酒联合出现次数尿布出现的总次数 Apriori原理为:如果某一项集是频繁的,则它的所有子集也是频繁的,反之,如果某一项集是非频繁的,则其所有超集也是非频繁的。我们为每个频繁项集生成关联规则,如果某条规则不满足最小可信度要求,那么所有子集也不满足。 生成关联规则需要:频繁项集列表、包含频繁项集支持数据的字典、最小可信度。用更高效的方法来进行挖掘频繁项集:使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 在搜索引擎中输入一个单词或单词的一部分,引擎会自动补全查询词项。这一算法比Apriori要快,基于Apriori构建,其任务是将数据集存储在一个FP树结构之后发现频繁项集或是频繁项对,即常出现在一起的元素项的集合。速度比Apriori快2个数量级。只需对数据集进行两次扫描:第一次对所有元素项的出现次数进行计数,如果某元素是不频繁的,那么包含该元素的超集就是不频繁的,无需再考虑。第二遍只考虑频繁元素。?
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  • 机器学习(31)之频繁集挖掘FP Tree详解

    递归合并二项集,得到频繁三项集为{A:2,C:2,F:2},{A:2,E:2,F:2},...还有一些频繁三项集,就不写了。通过它,我们很容易得到D的频繁2项集为{A:2,D:2}, {C:2,D:2}。递归合并二项集,得到频繁三项集为{A:2,C:2,D:2}。D对应的最大的频繁项集为频繁3项集。?继续挖掘G的频繁项集,挖掘到的G的条件模式基如下图右边,递归挖掘到G的最大频繁项集为频繁4项集{A:5, C:5, E:4,G:4}。?E的条件模式基如下图右边,递归挖掘到E的最大频繁项集为频繁3项集{A:6, C:6, E:6}。?C的条件模式基如下图右边,递归挖掘到C的最大频繁项集为频繁2项集{A:8, C:8}。?至此我们得到了所有的频繁项集,如果我们只是要最大的频繁K项集,从上面的分析可以看到,最大的频繁项集为5项集。包括{A:2, C:2, E:2,B:2,F:2}。
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  • 基于多维数据频繁项挖掘的母机隐患排查

    二、频繁项挖掘算法频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合(称为频繁项集),通过挖掘出这些频繁项集,当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item,则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。简单的说给定一个事务集list = {A,B,C,...},一个数据集D的每条记录都是list 的子集,要找出数据集中频繁共同出现次数超过阈值t即支持度的所有组合。过单趟扫描数据库D;计算出各个1项集的支持度,得到频繁1项集的集合。2. 从2项集开始循环,由频繁k-1项集生成频繁频繁k项集。简单的说apriori是先产生一批候选项集,再通过原数据集去过滤非频繁项集:先找A、B、C,检查一下通过了,再找AB、AC、AB,检查又通过了,再到ABC... 这样的广度优先的方式。,找到C,ABC就是频繁了。?
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  • 【机器学习实战】第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集? 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则。本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集。 FP-growth 算法简介一种非常好的发现频繁项集算法。从FP树中挖掘出频繁项集 步骤3: 对头部链表进行降序排序 对头部链表节点从小到大遍历,得到条件模式基,同时获得一个频繁项集。 ?如上图,从头部链表 t 节点开始遍历,t 节点加入到频繁项集。条件模式基继续构造条件 FP树, 得到频繁项集,和之前的频繁项组合起来,这是一个递归遍历头部链表生成FP树的过程,递归截止条件是生成的FP树的头部链表为空。得到频繁项集 ty 。然后又得到 y 的条件模式基,构造出 ty的条件FP树,即 ty-条件FP树。继续遍历ty-条件FP树的头部链表,得到频繁项集 tyx,然后又得到频繁项集 tyxz.
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  • 机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。基本概念FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集。但不能用于发现关联规则。 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则。Table最小支持度前缀项集: 初始值为Empty List (输出)频繁项集List: 初始值为Empty List (输出)输出 无逻辑过程对Header Table的项,按照count从小到大排序对Header Table的每一元素项: 把当前元素项加入到频繁项集List中。(比如:对于元素项w,过滤掉了{s,a}) 如果新的Header Table有数据: 使用生成频繁项集的方法(也就是递归调用本方法)继续生成(有n+1个元素项的)频繁项集。
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  • 基于FP树的频繁项挖掘 | 工业数据分析 | 冰水数据智能 | 5th

    FP-growth 算法的流程为:首先构造 FP 树,然后利用它来挖掘频繁项集。在构造 FP 树时,需要对数据集扫描两边,第一遍扫描用来统计频率,第二遍扫描至考虑频繁项集。?simpDat) myFPtree,myHeaderTab = createTree(initSet,3) a = myFPtree.disp() print a 这样就构建了 FP 树,接下来就是使用它来进行频繁项集的挖掘3 频繁项挖掘 在构建了 FP 树之后,就可以抽取频繁项集了,这里的思想和 Apriori 算法大致类似,首先从元素项集合开始,然后在此基础上逐步构建更大的集合。对于每一个频繁项,都需要创建一棵条件 FP 树,使用刚才创建的条件模式基作为输入,采用相同的建树代码来构 建树,相应的递归发现频繁项、发现条件模式基和另外的条件树。对应的递归查找频繁项集 的函数如下: def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList): bigL = for v in
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  • 大数据专家:大数据7大最奇特应用

    频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是: ( )A、频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集B、频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集D、频繁项集 = 频繁闭项集= 最大频繁项集________________________________________________________PPV课其他精彩文章:1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构2
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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