数据挖掘十大算法--Apriori算法

一、Apriori 算法概述
Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的。

二、问题的引入

购物篮分析：引发性例子

Question：哪组商品顾客可能会在一次购物时同时购买？

关联分析
Solutions：
1：经常同时购买的商品可以摆近一点，以便进一步刺激这些商品一起销售。
2：规划哪些附属商品可以降价销售&#

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/26455839