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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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• 云审计

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• 数据传输服务

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• 微服务平台 TSF

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• 游戏联机对战引擎

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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

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