十七、Apriori算法原理

2024-03-09 07:58
文章标签 算法 原理 十七 apriori

本文主要是介绍十七、Apriori算法原理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

支持度、置信度和提升度

支持度:是个百分比,指的是某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例。支持度越高,代表这个组合出现的频率越大

置信度:是个条件概念,指的是当你购买了商品A,会有多大的概率购买商品B

提升度:商品A的出现,对商品B的出现概率提升的程度,商品A的出现,对商品B的出现概率提升的程度
提升度(A→B)=置信度(A→B)/支持度(B)

  • 提升度(A→B)>1:代表有提升;
  • 提升度(A→B)=1:代表有没有提升,也没有下降;
  • 提升度(A→B)<1:代表有下降。

Apriori算法原理

这里有1-6个商品:
在这里插入图片描述

Apriori算法就是查找频繁项集(frequent itemset)的过程
频繁项集:支持度大于等于最小支持度(Min Support)阈值的项集。
非频繁项集:支持度小于最小支持度的项集

假设最小支持度为0.5,以下K为商品组合个数

1、先计算K=1的支持度

在这里插入图片描述
那么Item4和6不符合最小支持度的,不属于频繁项集:
在这里插入图片描述

2、k=2项的支持度:

在这里插入图片描述
筛选掉小于最小值支持度的商品组合:
在这里插入图片描述

3、K=3项的支持度

在这里插入图片描述

筛选掉小于最小值支持度的商品组合:
在这里插入图片描述
得到K=3项的频繁项集{1,2,3}

Apriori算法的流程:

Step1,K=1,计算K项集的支持度;
Step2,筛选掉小于最小支持度的项集;
Step3,如果项集为空,则对应K-1项集的结果为最终结果。
否则K=K+1,重复1-3步。

这篇关于十七、Apriori算法原理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/790026

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