數據挖掘關聯規則Apriori算法

以超市銷售數據爲例子，提取關聯規則的最大困難在於當存在很多商品時，可能的商品的組合的數目會達到一種令人望而卻步的程度。因而各種關聯規則分析的算法從不同方面入手，以減少可能的搜索空間的大小以及減少掃描數據的次數。Apriori算法時經典的挖掘頻繁項集的算法，第一次實現了再大數據集上可行的關聯規則提取，其核心思想是通過連接產生候選項與其支持度，然後通過剪枝生成頻繁項集。 1.關聯規則的一般方式 項集A

>>阅读原文<<