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頻繁項集挖掘之Aprior和FPGrowth算法
時間 2021-01-13
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頻繁項集挖掘的應用多出現於購物籃分析,現介紹兩種頻繁項集的挖掘算法Aprior和FPGrowth,用以發現購物籃中出現頻率較高的購物組合。 基礎知識 項:「屬性-值」對。比如啤酒2罐。 項集:項的集合。比如{啤酒2罐,…,尿布5片} K項集:項集中的每個項都有K個項。 支持度:項集在訓練元組中同時出現的次數(或者比例)。 置信度:A−>BA−>B的置信度,表示P(B|A
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