Apriori算法实例
Apriori算法与实例
R. Agrawal 和 R. Srikant于1994年在文献【2】中提出了Apriori算法,该算法的描述如下:
下面是一个具体的例子,最开始数据库里有4条交易,{A、C、D},{B、C、E},{A、B、C、E},{B、E},使用min_support=2作为支持度阈值,最后我们筛选出来的频繁集为{B、C、E}。
上述例子中,最值得我们从L2到C3的这一步。这其实就是在执行伪代码中第一个蓝色框条所标注的地方:Ck+1=GenerateCandidates(Lk),具体来说在Apriori算法中,它所使用的策略如下:
可见生成策略由两部分组成,首先是self-joining部分。例如,假设我们有一个L3={abc, abd, acd, ace, bcd}(注意这已经是排好序的}。选择两个itemsets,它们满足条件:前k-1个item都相同,但最后一个item不同,把它们组成一个新的Ck+1的项集c。如下图所示,{abc}和{abd}组成{abcd},{acd}和{ace}组成{acde}。生成策略的第二部分是pruning。对于一个位于Ck+1中的项集c,s是c的大小为k的子集,如果s不存在于Lk中,则将c从Ck+1中删除。如下图所示,因为{acde}的子集{cde}并不存在于L3中,所以我们将{acde}从C4中删除。最后得到的C4,仅包含一个项集{abcd}。
回到之前的例子,从L2到C3的这一步,我们就只能获得{B、C、E}。以上便是Apriori算法的最核心思想。
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