apriori

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...

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Apriori算法是发现关联规则领域的经典算法。该算法将发现关联规则的过程分为两个步骤:第一步通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集;第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则...

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本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点。在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A++算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。...

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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_tre...

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