数据挖掘十大经典算法(4) The Apriori algorithm

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。

Apriori演算法所使用的前置统计量包括了:

  • 最大规则物件数:规则中物件组所包含的最大物件数量
  • 最小支援:规则中物件或是物件组必顸符合的最低案例数
  • 最小信心水准:计算规则所必须符合的最低信心水准门槛

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。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中 每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集, 使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库,是Apriori算法的两大缺点。

 

2011-04-15 11:36220AlgorithmDataMining