【Python数据挖掘课程】八.关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐

? ? ? ? 补充频繁项集相关知识：
? ? ? ? K-项集：指包含K个项的项集；
? ? ? ? 项集的出现频率：指包含项集的事务数，简称为项集的频率、支持度计数或计数；
? ? ? ? 频繁项集：如果项集的出现频率大于或等于最小支持度计数阈值，则称它为频繁项集，其中频繁K-项集的集合通常记作L_k。
? ? ? ? 下面直接通过例子描述该算法：如下图所示，使用Apriori算法关联规则挖掘数据集中的频繁项集。（最小支持度计数为2）

? ? ? ? 具体过程如下所示：

? ? ? ? 具体分析结果：
? ? ? ? 第一次扫描：对每个候选商品计数得C1，由于候选{D}支持度计数为1<最小支持度计数2，故删除{D}得频繁1-项集合L1；
? ? ? ? 第二次扫描：由L1产生候选C2并对候选计数得C2，比较候选支持度计数与最小支持度计数2得频繁2-项集合L2；
? ? ? ? 第三次扫描：用Apriori算法对L2进行连接和剪枝产生候选3项集合C3的过程如下：
? ? ? ? 1.连接：
? ? ? ? C3=L2

三. 举例：频繁项集产生强关联规则

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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