更新時間:2025-04-30 10:33:33作者:貝語網(wǎng)校
Apriori是一種用于頻繁項集挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則學習的算法。它是一種通過發(fā)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的有趣模式和關(guān)聯(lián)來發(fā)現(xiàn)頻繁項集的算法。這些頻繁項集是規(guī)則的基礎(chǔ),規(guī)則通常表示為“A經(jīng)常與B一起出現(xiàn)”。Apriori算法通過使用先驗知識(如支持度、置信度和置信度閾值)來過濾和生成規(guī)則。該算法基于兩個基本假設(shè):首先,每個頻繁項集都必須是頻繁的,即它必須滿足一定的支持度閾值;其次,如果一個項集是頻繁的,那么它的所有子集也應(yīng)該是頻繁的,這就是Apriori的第二條原則。這個算法在數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中經(jīng)常被使用。
1. Apriori算法
2. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
3. 頻繁項集
4. 支持度
5. 置信度
6. 關(guān)聯(lián)規(guī)則
7. 關(guān)聯(lián)性分析
8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習
9. 頻繁模式挖掘
10. 頻繁模式樹
這些短語在數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中經(jīng)常使用,用于描述和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集中潛在的關(guān)聯(lián)模式和規(guī)則。