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第九章 数据关联规则分析算法——基于Apriori算法的关联项分

第九章 数据关联规则分析算法——基于Apriori算法的关联项分

作者: 文颜 | 来源:发表于2019-11-06 12:35 被阅读0次

    9.1 基于Apriori算法的关联分析

    Aprior算法是关联规则分析中较为经典的频繁项集算法。关联规则反映的是两个或多个事物相互之间的依存性和关联性。如果两个或者多个事物相互之间存在一定的关联关系,则它们之间存在一种关联规则使得它们之间可以进行搭配。

    9.1.1 基本概要

    Apriori算法利用频繁项集的先验知识,不断地按照层次进行迭代,计算数据集中的所有可能的频繁项集,它的分析主要包括两个核心部分。

    1、根据支持度找出频繁项集;

    2、根据置信度产生关联规则。

    9.1.2 Apriori算法原理

    基本流程:

    1、扫描历史数据,并对每项数据进行频率次数统计。

    2、构建候选集C_{1} ,并计算其支持度,即数据出现频率次数与总数的比。

    3、对候选项集进行筛选,筛选的数据项支持度应当不小于最小支持度,从而形成频繁项集L_{1}.

    4、对频繁项集L_{2}进行连接生成候选集C_{2},重复上述步骤,最终形成频繁K项集或者最大频繁项集。

    Apriori算法存在两大定理:

    1、如果一个集合是频繁项集,那么它的所有子集都是频繁集合。

    2、如果一个集合它不是频繁集合,那么它的所有超集都不是频繁项集。

    9.1.3 Apriori算法优缺点

    优:运算过程非常简单,理论方法也比较容易理解,对数据特征的要求也相对较低。

    缺:

    1、产生候选集是产生较多的组合,没有考虑将一些无关的元素排除后再进行组合。

    2、每次计算项集的过程中都会扫描元素的数据表。

    针对不足推出不断改进的Apriori算法:

    1、将数据表(事务表)进行压缩。

    2、利用哈希表的快速查找特性对项集进行计数统计。

    3、合理选样。

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