关联规则数据挖掘的apriori算法

资 源 简 介

关联规则数据挖掘的apriori算法

详 情 说 明

Apriori算法是关联规则数据挖掘中的经典方法，主要用于发现事务数据库中频繁出现的项集以及这些项集之间的关联规则。其核心思想基于"频繁项集的所有子集也必须是频繁的"这一先验性质。

算法流程分为两个主要阶段： 频繁项集生成：通过逐层搜索的迭代方法，从单一项集开始，逐步生成更大的候选项集并验证其频率 关联规则产生：从已发现的频繁项集中提取满足最小置信度要求的强关联规则

在MATLAB实现中，通常会包含以下关键处理模块：首先对原始事务数据进行二进制矩阵转换，接着实现候选项集的生成和剪枝策略，然后计算各项集的支持度并筛选出频繁项集，最后基于这些频繁项集产生关联规则。

该算法虽然计算复杂度较高，但在处理超市购物篮分析、网络日志挖掘等场景时仍表现出实用价值。MATLAB的实现可以利用其矩阵运算优势来优化部分计算过程，但需要注意的是大规模数据集可能会遇到内存限制问题。