各位老鐵們，大家好，今天由我來(lái)為大家分享c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)apriori算法：快速挖掘頻繁項(xiàng)集，以及用apriori算法找出頻繁項(xiàng)集的相關(guān)問(wèn)題知識(shí)，希望對(duì)大家有所幫助。如果可以幫助到大家，還望關(guān)注收藏下本站，您的支持是我們最大的動(dòng)力，謝謝大家了哈，下面我們開(kāi)始吧！

文章目錄：

• 1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:Apriori算法的深度探討
• 2、頻繁子圖挖掘算法兩種經(jīng)典頻繁子圖挖掘算法
• 3、apriori算法流程
• 4、Apriori算法如何定義頻繁項(xiàng)集?
• 5、Apriori算法大概流程(例題說(shuō)明)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:Apriori算法的深度探討

Apriori算法是一種用于挖掘數(shù)據(jù)集中頻繁項(xiàng)集的算法，進(jìn)而用于生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、市場(chǎng)籃子分析等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要分支，其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)在一個(gè)數(shù)據(jù)集中變量間存在的有趣的關(guān)聯(lián)或模式。

理解關(guān)聯(lián)規(guī)則apriori算法：Apriori算法是第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法，它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過(guò)程由連接【類矩陣運(yùn)算】與剪枝【去掉那些沒(méi)必要的中間結(jié)果】組成。

Apriori算法作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基石，其名稱源于算法利用頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)。1993年，Rakesh Agrawal等人首次提出如何在顧客交易數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問(wèn)題，自此，Apriori算法備受關(guān)注。在數(shù)據(jù)挖掘中，基礎(chǔ)概念至關(guān)重要。事務(wù)通常表示為包含多個(gè)項(xiàng)目的，每個(gè)項(xiàng)目（item）是事務(wù)的組成部分。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事物數(shù)據(jù)集中的最大頻繁項(xiàng)集，再利用得到的最大頻繁項(xiàng)集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。項(xiàng)集是項(xiàng)的。包含k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集成為k項(xiàng)集。項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率是所有包含項(xiàng)集的事務(wù)計(jì)數(shù)，又稱為絕對(duì)支持度或支持度計(jì)數(shù)。

頻繁子圖挖掘算法兩種經(jīng)典頻繁子圖挖掘算法

1、針對(duì)子圖挖掘，兩種常見(jiàn)算法是AGM和FSG。AGM算法的特點(diǎn)是每次增加一個(gè)頂點(diǎn)，而FSG算法則每次添加一條邊，兩者在擴(kuò)展子集時(shí)采取了不同的策略。另一種流行的算法是FP-growth，其核心在于將頻繁子集的數(shù)據(jù)壓縮到FP-tree（頻繁模式樹(shù)）中，這是一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)項(xiàng)的關(guān)聯(lián)信息。

2、在模式挖掘領(lǐng)域，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)類型的不同，可以將頻繁子圖挖掘算法分為兩種主要類別：graph-transaction型：這種類型的算法處理的數(shù)據(jù)集由眾多規(guī)模較小的圖組成，每個(gè)圖包含幾十到幾百個(gè)頂點(diǎn)。其計(jì)算策略是僅關(guān)注候選子圖在圖中是否出現(xiàn)，無(wú)論在同一個(gè)圖中出現(xiàn)多少次，都只計(jì)數(shù)一次。

3、頻繁子圖挖掘算法的原理相對(duì)直觀，主要依賴遞歸計(jì)數(shù)法來(lái)找出所有頻繁出現(xiàn)的子圖。然而，這種方法在處理大型圖集時(shí)效率較低，主要問(wèn)題在于生成候選子圖時(shí)需要頻繁地檢查是否存在k-1子圖的重復(fù)，當(dāng)圖的數(shù)量龐大時(shí)，這會(huì)消耗大量時(shí)間。

4、在進(jìn)行子圖比較之前，通常使用節(jié)點(diǎn)錨點(diǎn)來(lái)獲取錨點(diǎn)的n跳鄰域信息。這種方法可以看作是GNN思想的應(yīng)用，即通過(guò)計(jì)算兩個(gè)錨點(diǎn)的embedding來(lái)斷鄰域是否同構(gòu)，并得到兩個(gè)錨點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖$G_T$的分解過(guò)程實(shí)際上就是獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的領(lǐng)域表示。深度越深，模型的成本越高。

apriori算法流程

1、算法流程 初始化階段：設(shè)定一個(gè)最小支持度閾值，這個(gè)閾值用于確定哪些項(xiàng)組合是頻繁的。 單項(xiàng)集生成：掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算每個(gè)單獨(dú)項(xiàng)的頻數(shù)，找出那些達(dá)到最小支持度的單項(xiàng)集。 項(xiàng)集擴(kuò)展：通過(guò)組合現(xiàn)有的頻繁項(xiàng)集來(lái)生成更大的候選項(xiàng)集，并計(jì)算它們的支持度。

2、首先，從數(shù)據(jù)庫(kù)的整體交易記錄開(kāi)始（[公式]），計(jì)算每個(gè)商品的絕對(duì)支持度，即其出現(xiàn)次數(shù)。例如，假設(shè)我們得到的初始列表為{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通過(guò)設(shè)定最小絕對(duì)支持度閾值（[公式]），例如3，篩選出頻繁項(xiàng)集。

3、Apriori算法思想主要包括找出頻集和生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則兩部分。頻集是指出現(xiàn)次數(shù)至少與預(yù)設(shè)最小支持度相等的項(xiàng)集。強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則則需滿足最小支持度和最小可信度。舉例說(shuō)明，求所有頻繁項(xiàng)集，設(shè)最小支持度為50%，則支持度*項(xiàng)數(shù)=4*0.5=2，即出現(xiàn)次數(shù)為2的項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。

4、Apriori算法的工作原理基于頻繁項(xiàng)集的查找。首先，計(jì)算單個(gè)商品的支持度，篩選出滿足最小支持度閾值的項(xiàng)集。隨后，將商品兩兩組合，計(jì)算K=2項(xiàng)集的支持度，進(jìn)一步篩選出頻繁項(xiàng)集。此過(guò)程遞歸進(jìn)行，直至無(wú)法形成新的頻繁項(xiàng)集，最終得到頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

5、Apriori算法的流程主要包含兩個(gè)步驟：頻繁項(xiàng)集生成和關(guān)聯(lián)規(guī)則生成。例子：假設(shè)有一個(gè)購(gòu)物交易數(shù)據(jù)集，其中包括5筆交易。第一步是計(jì)算所有單一商品（如“牛奶”，“面包”等）在這5筆交易中的出現(xiàn)次數(shù)，并篩選出那些出現(xiàn)次數(shù)達(dá)到最小支持度的商品。

6、算法步驟： Apriori算法的目標(biāo)是找到最大的K項(xiàng)頻繁集。這里有兩層意思，首先，我們要找到符合支持度標(biāo)準(zhǔn)的頻繁集。但是這樣的頻繁集可能有很多。第二層意思就是我們要找到最大個(gè)數(shù)的頻繁集。Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候選1項(xiàng)集及對(duì)應(yīng)的支持度，剪枝去掉低于支持度的1項(xiàng)集，得到頻繁1項(xiàng)集。

Apriori算法如何定義頻繁項(xiàng)集?

1、頻繁項(xiàng)集主要定理是Apriori算法 最基本的模式是項(xiàng)集，它是指若干個(gè)項(xiàng)的。頻繁模式是指數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集、序列或子結(jié)構(gòu)。頻繁項(xiàng)集是指支持度大于等于最小支持度（min_sup）的。其中支持度是指某個(gè)在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率。頻繁項(xiàng)集的經(jīng)典應(yīng)用是購(gòu)物籃模型。

2、在Apriori算法中，一個(gè)關(guān)鍵概念是“頻繁項(xiàng)集”或簡(jiǎn)稱“頻集”。它指的是所有支持度超過(guò)設(shè)定的最小閾值的項(xiàng)目組合。換句話說(shuō)，如果一個(gè)項(xiàng)目組合在大量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率超過(guò)預(yù)設(shè)的最低標(biāo)準(zhǔn)，那么它就被認(rèn)為是一個(gè)頻繁項(xiàng)集。

3、頻繁項(xiàng)集是指經(jīng)常出現(xiàn)在一起的物品，它們被稱為頻繁項(xiàng)集，它是由數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的Apriori算法來(lái)計(jì)算的。Apriori算法通過(guò)計(jì)算一組物品在一個(gè)數(shù)據(jù)集中的頻繁程度來(lái)計(jì)算出頻繁項(xiàng)集。它的工作原理是，首先檢查所有單個(gè)物品，然后檢查兩個(gè)物品的組合，以此類推，直到發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項(xiàng)集。

4、包含K個(gè)項(xiàng)的為k項(xiàng)集。項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率是包含項(xiàng)集的事務(wù)數(shù)，稱為項(xiàng)集的頻率。如果某項(xiàng)集滿足最小支持度，則稱它為頻繁項(xiàng)集。Apriori算法是第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一 。

5、算法基本原理 Apriori算法基于一個(gè)關(guān)鍵觀察：在某些交易數(shù)據(jù)集中，頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)組合往往具有某些共同屬性或項(xiàng)。例如，如果一個(gè)商品被頻繁購(gòu)買，那么與該商品經(jīng)常一起被購(gòu)買的其他商品也可能頻繁出現(xiàn)。算法通過(guò)迭代搜索，找出所有頻繁項(xiàng)集，即那些出現(xiàn)頻率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的項(xiàng)組合。

Apriori算法大概流程(例題說(shuō)明)

Apriori算法思想主要包括找出頻集和生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則兩部分。頻集是指出現(xiàn)次數(shù)至少與預(yù)設(shè)最小支持度相等的項(xiàng)集。強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則則需滿足最小支持度和最小可信度。舉例說(shuō)明，求所有頻繁項(xiàng)集，設(shè)最小支持度為50%，則支持度*項(xiàng)數(shù)=4*0.5=2，即出現(xiàn)次數(shù)為2的項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。

首先，從數(shù)據(jù)庫(kù)的整體交易記錄開(kāi)始（[公式]），計(jì)算每個(gè)商品的絕對(duì)支持度，即其出現(xiàn)次數(shù)。例如，假設(shè)我們得到的初始列表為{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通過(guò)設(shè)定最小絕對(duì)支持度閾值（[公式]），例如3，篩選出頻繁項(xiàng)集。

首先，使用`plot（last.rules，control = list（jitter=2，col=rev（brewer.pal（9，Greens）[4：9]），shading = lift）`繪制散點(diǎn)圖，此處`last.rules`是通過(guò)Apriori算法對(duì)Groceries數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析后得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

Apriori算法基于一個(gè)關(guān)鍵觀察：在某些交易數(shù)據(jù)集中，頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)組合往往具有某些共同屬性或項(xiàng)。例如，如果一個(gè)商品被頻繁購(gòu)買，那么與該商品經(jīng)常一起被購(gòu)買的其他商品也可能頻繁出現(xiàn)。算法通過(guò)迭代搜索，找出所有頻繁項(xiàng)集，即那些出現(xiàn)頻率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的項(xiàng)組合。

Apriori算法的工作原理基于頻繁項(xiàng)集的查找。首先，計(jì)算單個(gè)商品的支持度，篩選出滿足最小支持度閾值的項(xiàng)集。隨后，將商品兩兩組合，計(jì)算K=2項(xiàng)集的支持度，進(jìn)一步篩選出頻繁項(xiàng)集。此過(guò)程遞歸進(jìn)行，直至無(wú)法形成新的頻繁項(xiàng)集，最終得到頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)于c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)apriori算法：快速挖掘頻繁項(xiàng)集和用apriori算法找出頻繁項(xiàng)集的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。