本篇文章给大家谈谈aprioric语言实现，以及apriori算法的r语言实现对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、数据挖掘十大算法-
- 2、apriori算法
- 3、数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么?
- 4、数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书
- 5、用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解
数据挖掘十大算法-
以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。
CART算法（Classification And Regression Tree）[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
K-means算法：是一种聚类算法。SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM：最大期望值法。
EM算法推导过程 补充知识：Jensen不等式：如果f是凸函数，函数的期望 大于等于 期望的函数。当且仅当下式中X是常量时，该式取等号。
朴素贝叶斯，它是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，**是因为它***设每个输入变量是独立的。**这个***设很硬，现实生活中根本不满足，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。
apriori算法
理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。
Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的最大频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的集合。包含k个项的项集成为k项集。
Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
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。
apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。
数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么?
Apriori算法流程 扫描数据库，生成候选1项集和频繁1项集。 从2项集开始循环，由频繁k-1项集生成频繁频繁k项集。1 频繁k-1项集生成2项子集，这里的2项指的生成的子集中有两个k-1项集。
理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。
Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。
根据支持度找出频繁项集；根据置信度产生关联规则。2 Apriori算法原理 基本流程：扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。构建候选集 ，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。
数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书
整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。
韩家炜的数据挖掘概念与技术，还有本数据挖掘原理。优点是大家都说好，缺点是写的泛了点，看了还是很多不懂。
***s：//pan.baidu***/s/1scFw3y9oOJSxC-8ImQ-iSw 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘技术 》是2007年电子工业出版社出版的书籍，作者是陈京民。
《数据仓库与数据挖掘教程》是2006年清华大学出版社出版的图书，作者是陈文伟。
***s：//pan.baidu***/s/1NkGS5PFUW8espgJUXhf2NA 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘》是2006年大连海事学院出版社出版的图书，作者是陈燕。本书较系统地介绍了数据仓库产生的背景及其技术、方法的理论和应用。
用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解
程序中有两个for的大循环，但是发现结果是只要找到一个频繁3项集第二个for循环就会结束，但是其实还应该有其它的频繁3项集。
Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。
关联规则：令项集I={i1，i2，...in}，且有一个数据***D，它其中的每一条记录T，都是I的子集。那么关联规则是形如A-B的表达式，A、B均为I的子集，且A与B的交集为空。
对一数据集用apriori 算法做关联分析，用matlab 实现。方法手段 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
基本概念 关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。
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