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APRIORI

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。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数,称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度,则称它为频繁项集。[1]
  • fp_growth

    fp_growth,APRIORI算法的升级版,减少了扫描数据库的次数

    标签: fp_growth

    上传时间: 2015-07-02

    上传用户:wab1981

  • dat文件

    dat文件,是APRIORI算法所用到的数据集,很多人找,因此上传

    标签: dat

    上传时间: 2015-07-02

    上传用户:aeiouetla

  • 自己的课程作业

    自己的课程作业,一个简单的APRIORI算法实现。

    标签:

    上传时间: 2015-08-18

    上传用户:dbs012280

  • 数据挖掘的一个源代码

    数据挖掘的一个源代码,实现了APRIORI算法,应用在水污染相关数据上,对学习这方面的有很好的参考价值

    标签: 数据挖掘 源代码

    上传时间: 2015-10-02

    上传用户:xauthu

  • 以从医院病案室获得的3022例数据为样本

    以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,应用集合论中的APRIORI性质,实现关联规则的挖掘引擎设计。

    标签: 3022 数据 样本

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:曹云鹏

  • 数据挖掘中频繁项集挖掘算法

    数据挖掘中频繁项集挖掘算法,改进了APRIORI算法,性能提高很多

    标签: 数据挖掘 中频 项集挖掘 算法

    上传时间: 2013-12-18

    上传用户:leixinzhuo

  • 数据挖掘中

    数据挖掘中,关联规则比较经典的算法APRIORI算法

    标签: 数据挖掘

    上传时间: 2016-03-04

    上传用户:gxrui1991

  • 采用读取Access数据库中的事务数据进行挖掘

    采用读取Access数据库中的事务数据进行挖掘,能够选择使用APRIORIAPRIORITid。数据量100000以上则需要注意最小支持度设置。

    标签: Access 读取 数据库 数据

    上传时间: 2013-12-02

    上传用户:zycidjl

  • 在使用时

    在使用时,请先在“控制面板/管理工具/数据源ODBC”中配置数据源,名称为“TRANSACTION”,数据库在 APRIORI 文件夹下。

    标签:

    上传时间: 2014-01-27

    上传用户:彭玖华

  • 频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长

    频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义N个 最频繁项集挖掘问题,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法APRIORI和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集.实验表明,本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上,特别当N值较低时,本 文方法的效率优势更为明显.

    标签: 频繁 项集挖掘 算法 计算

    上传时间: 2016-08-06

    上传用户:星仔