Aprior算法，数据挖掘，关联规则

资 源 简 介

Aprior算法，数据挖掘，关联规则

详 情 说 明

Apriori算法是数据挖掘领域中用于挖掘关联规则的经典算法。它的核心思想是通过迭代方式找出数据集中频繁出现的项集，进而生成关联规则。

算法工作原理基于两个关键性质： 频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的 非频繁项集的所有超集也必然是非频繁的

该算法采用逐层搜索的迭代方法，首先扫描整个数据集找出所有频繁1-项集，然后基于这些1-项集生成候选2-项集，再次扫描数据集计算这些候选2-项集的支持度。这个过程不断重复，直到不能再找到更长的频繁项集为止。

典型的应用场景包括： 超市购物篮分析，发现经常被一起购买的商品组合 网站用户行为分析，找出经常被连续访问的页面序列 医疗诊断中的症状组合分析

算法的重要参数包括最小支持度阈值和最小置信度阈值，它们决定了发现的关联规则的强度和可靠性。通过适当调整这些参数，可以根据具体需求获得不同粒度的关联规则。

在实际应用中，Apriori算法可能会面临处理大规模数据集时的效率问题，因此产生了多种优化版本，如基于哈希技术的改进和基于划分的优化方法等。