Question

数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么？

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Answer 1

算法：Apriori
输入：D - 事务数据库；min_sup - 最小支持度计数阈值
输出：L - D中的频繁项集
方法：
L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集
For(k=2;Lk-1!=null;k++){
Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选，并剪枝
For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数
Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集
For each 候选c 属于 Ct
c.count++;
}
Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup}
}
Return L=所有的频繁集；

Procedure apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each项集l1属于Lk-1
For each项集 l2属于Lk-1
If((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&……..
&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1]<l2[k-1])) then{
c=l1连接l2 //连接步：产生候选
if has_infrequent_subset(c,Lk-1) then
delete c; //剪枝步：删除非频繁候选
else add c to Ck;
}
Return Ck;

Procedure has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
For each(k-1)-subset s of c
If s不属于Lk-1 then
Return true;
Return false;