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编程问答

【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 )

發(fā)布時(shí)間:2025/6/17 编程问答 21 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 ) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

  • 一、 關(guān)聯(lián)規(guī)則
  • 二、 數(shù)據(jù)項(xiàng)支持度
  • 三、 關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度



參考博客 :

  • 【數(shù)據(jù)挖掘】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 ( 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡介 | 數(shù)據(jù)集 與 事物 Transaction 概念 | 項(xiàng) Item 概念 | 項(xiàng)集 Item Set | 頻繁項(xiàng)集 | 示例解析 )




一、 關(guān)聯(lián)規(guī)則



關(guān)聯(lián)規(guī)則 是指 :

某些 項(xiàng)集 出現(xiàn)在一個(gè) 事務(wù) 中 ,

可以推導(dǎo)出 :

另外一些 項(xiàng)集 也出現(xiàn)在同一個(gè) 事務(wù) 中 ;


如 : 事物 222 : t2={萵苣,尿布,啤酒,甜菜}t_2 = \{ 萵苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜 \}t2?={,尿,,}

{啤酒}\{ 啤酒 \}{} 111 項(xiàng)集 出現(xiàn)在購買清單 事務(wù) 222 中 , {尿布}\{ 尿布 \}{尿} 111 項(xiàng)集 也出現(xiàn)在購買清單 事務(wù) 222 中 ;





二、 數(shù)據(jù)項(xiàng)支持度



支持度 表示 數(shù)據(jù)項(xiàng) ( Item )事務(wù) ( Transaction ) 中的 出現(xiàn)頻度 ;


支持度公式 :

Support(X)=count(X)count(D)\rm Support (X) = \cfrac{count (X)}{count (D)}Support(X)=count(D)count(X)?


Support(X)\rm Support (X)Support(X) 指的是 X\rm XX 項(xiàng)集的支持度 ;

count(X)\rm count (X)count(X) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 中含有項(xiàng)集 X\rm XX 的事務(wù)個(gè)數(shù) ;

count(D)\rm count(D)count(D) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 的事務(wù)總數(shù) ;


示例 : 【數(shù)據(jù)挖掘】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 ( 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡介 | 數(shù)據(jù)集 與 事物 Transaction 概念 | 項(xiàng) Item 概念 | 項(xiàng)集 Item Set | 頻繁項(xiàng)集 | 示例解析 ) 六、數(shù)據(jù)集、事物、項(xiàng)、項(xiàng)集合、項(xiàng)集 示例

數(shù)據(jù)集 D\rm DD 為 :

事物編號事物 ( 商品 )
001001001奶粉 , 萵苣
002002002萵苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
003003003奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
004004004奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 啤酒
005005005奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 橙汁

項(xiàng)集 X={奶粉}\rm X=\{ 奶粉 \}X={} , 求該項(xiàng)集的支持度 ?\rm ??


根據(jù)上述公式 Support(X)=count(X)count(D)\rm Support (X) = \cfrac{count (X)}{count (D)}Support(X)=count(D)count(X)? 計(jì)算支持度 ;


count(X)\rm count (X)count(X) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 中含有項(xiàng)集 X\rm XX 的事務(wù)個(gè)數(shù) ;

含有 X={奶粉}\rm X=\{ 奶粉 \}X={} 項(xiàng)集的事務(wù)有 事務(wù) 1\rm 11 , 事務(wù) 333 , 事務(wù) 444 , 事務(wù) 555 , 得出 :

count(X)=4\rm count (X) = 4count(X)=4


count(D)\rm count(D)count(D) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 的事務(wù)總數(shù) ; 得出

count(D)=5\rm count(D) = 5count(D)=5


則計(jì)算支持度 :

Support(X)=count(X)count(D)\rm Support (X) = \cfrac{count (X)}{count (D)}Support(X)=count(D)count(X)?

Support(X)=45\rm Support (X) = \cfrac{4}{5}Support(X)=54?





三、 關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度



關(guān)聯(lián)規(guī)則 X?Y\rm X \Rightarrow YX?Y 的支持度 ,

等于 項(xiàng)集 X∪Y\rm X \cup YXY 的支持度 ;

公式為 :

Support(X?Y)=Support(X∪Y)=count(X∪Y)count(D)\rm Support (X \Rightarrow Y) = Support (X \cup Y) = \cfrac{count (X \cup Y)}{count (D)}Support(X?Y)=Support(XY)=count(D)count(XY)?


示例 : 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 為 :

事物編號事物 ( 商品 )
001001001奶粉 , 萵苣
002002002萵苣 , 尿布 , 啤酒 , 甜菜
003003003奶粉 , 尿布 , 啤酒 , 橙汁
004004004奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 啤酒
005005005奶粉 , 萵苣 , 尿布 , 橙汁

求關(guān)聯(lián)規(guī)則 尿布?啤酒\rm 尿布 \Rightarrow 啤酒尿? 的支持度 ???

上述問題等價(jià)于 , 項(xiàng)集 X={尿布,啤酒}\rm X=\{ 尿布 , 啤酒 \}X={尿,} 的支持度 ;


根據(jù)上述公式

Support(X?Y)=Support(X∪Y)=count(X∪Y)count(D)\rm Support (X \Rightarrow Y) = Support (X \cup Y) = \cfrac{count (X \cup Y)}{count (D)}Support(X?Y)=Support(XY)=count(D)count(XY)?

計(jì)算支持度 ;


count(X∪Y)\rm count (X \cup Y)count(XY) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 中含有項(xiàng)集 X∪Y\rm X \cup YXY 的事務(wù)個(gè)數(shù) ;

含有 X∪Y={尿布,啤酒}\rm X \cup Y=\{ 尿布 , 啤酒 \}XY={尿,} 項(xiàng)集的事務(wù)有 事務(wù) 2\rm 22 , 事務(wù) 333 , 事務(wù) 444 , 得出 :

count(X∪Y)=3\rm count (X \cup Y) = 3count(XY)=3


count(D)\rm count(D)count(D) 指的是 數(shù)據(jù)集 D\rm DD 的事務(wù)總數(shù) ; 得出

count(D)=5\rm count(D) = 5count(D)=5


則計(jì)算支持度 :

Support(X?Y)=Support(X∪Y)=count(X∪Y)count(D)\rm Support (X \Rightarrow Y) = Support (X \cup Y) = \cfrac{count (X \cup Y)}{count (D)}Support(X?Y)=Support(XY)=count(D)count(XY)?

Support(X)=Support(X∪Y)=35\rm Support (X) = Support (X \cup Y) = \cfrac{3}{5}Support(X)=Support(XY)=53?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 )的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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