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Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法,也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系,以形成规则,其过程由连接(类矩阵运算)与剪枝(去掉那些没必要的中间结果)组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数,称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度,则称它为频繁项集。[1]

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在数据库中发现频繁模式和关联规则是数据挖掘领域的最基本、最重要的问题。大多数早期的研究采用了类似Apriori算法的产生候选级并测试迭代的途径代价是昂贵的,尤其是挖掘富模式和长模式时,Jiawei Han提出了一种新颖的数据结构FP_tree,及基于其上的FP_growth算法,主要用于有效的进行长...

📅 👤 tzl1975

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