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IDA数据挖掘,使用Apriori算法,寻找涉及三种产品的所有规则,跪求大神...

1、下面这段是apriori算法中由2频繁项集找k频繁项集的程序，程序中有两个问题：似乎while循环的K永远都是固定的，也就是都是频繁2项集的个数。

2、关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。Apriori是解决这一问题的基本算法。这个算法也是数据挖掘的入门算法。Apriori算法的功能是寻找所有支持度不小于minsup的项集。项集的支持度是指包含该项集的事务所占所有事务的比例。频繁项集就是指满足给定的最小支持度的项集。

3、最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。

4、· 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。

5、提到关联规则算法，一般会想到Apriori或者FP，一般很少有想到HotSpot的，这个算法不知道是应用少还是我查资料的手段太low了，在网上只找到很少的内容，这篇http：//wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/HotSpot+Segmentation-Profiling ，大概分析了一点，其他好像就没怎么看到了。

数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么?

而 Apriori算法则是经典的挖掘频繁项集的关联规则算法，它通过层层迭代来寻找频繁项集，最后输出关联规则：首先扫描数据集，得到 1-频繁项集，记为 L1，通过合并 L1得到 2-频繁项集 L2，再通过 L2找到 L3，如此层层迭代，直到找不到频繁项集为止。

编写Python代码实现Apriori算法。代码需要注意如下两点：由于Apriori算法假定项集中的项是按字典序排序的，而集合本身是无序的，所以我们在必要时需要进行set和list的转换；由于要使用字典（support_data）记录项集的支持度，需要用项集作为key，而可变集合无法作为字典的key，因此在合适时机应将项集转为固定集合frozenset。

Apriori算法原理 基本流程：扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。构建候选集 ，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。

Apriori，主体分两步走：a. 根据 原始数据 得到1 - k项集，再根据support（支持度）得到频繁1项集，频繁2项集，频繁3项集... 一直到频繁k项集，这一步是运算量最大的，也是hadoop集群的瓶颈。b. 根据 置信度 confidence ，得到所有强规则。

apriori关联规则算法

1、理解关联规则apriori算法：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。

2、Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。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。

3、关联规则的核心在于理解商品A购买后，商品B出现的概率。我们关注三个关键指标：支持度（商品组合出现的频率）、置信度（购买A后B出现的概率）、提升度（A对B购买概率的影响）。例如，牛奶的支持度是80%，而牛奶与面包的组合支持度则是60%。置信度则表明，购买牛奶后购买面包的概率为50%，反之则为67%。

4、经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。

apriori算法是什么?

1、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。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。

2、Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。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。

3、apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。

4、Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 （Market Basket analysis），因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

5、理解关联规则apriori算法：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。

6、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。

数据挖掘Apriori算法中这里confidence是怎么算的?

1、要计算支持度（Support）、置信度（Confidence）与提升度（Lift），首先需要知道Freq（A∩B）、Freq（A）、Freq（B）和总笔数数值，那么需要对商品进行排列组合。

2、而 Apriori算法则是经典的挖掘频繁项集的关联规则算法，它通过层层迭代来寻找频繁项集，最后输出关联规则：首先扫描数据集，得到 1-频繁项集，记为 L1，通过合并 L1得到 2-频繁项集 L2，再通过 L2找到 L3，如此层层迭代，直到找不到频繁项集为止。

3、这条关联规则的置信度：confidence = support（A并B）/suport（A）。 强关联规则：如果存在一条关联规则，它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度，我们就称它为强关联规则。

4、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。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。