文件名称：大数据经典算法Apriori讲解.ppt
文件大小：702KB
文件格式：PPT
更新时间：2021-08-02 05:41:01
apriorit big data 大数据 算法
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法 Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。 先找到频繁1-项集集合L1,然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找L3，直到找不到频繁k-项集，找每个Lk需要一次数据库扫描。 Apriori算法利用的是Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。 模式不可能比A更频繁的出现 Apriori算法是反单调的，即一个集合如果不能通过测试，则该集合的所有超集也不能通过相同的测试。 Apriori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率