apriori算法c语言（apriopri算法）

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Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

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。

（图片来源网络，侵删）

理解关联规则apriori算法：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。

2、算法步骤为：首先将项集中的项按照字典顺序排序，之后将 k-1项集中两个项作比较，如果两个项集中前 k-2个项是相同的，则可以通过或运算（|）将它们连接起来。

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3、Apriori算法流程扫描数据库，生成候选1项集和频繁1项集。从2项集开始循环，由频繁k-1项集生成频繁频繁k项集。1 频繁k-1项集生成2项子集，这里的2项指的生成的子集中有两个k-1项集。

1、理解关联规则apriori算法：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。

2、Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的最大频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的集合。包含k个项的项集成为k项集。

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3、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。

4、根据支持度找出频繁项集；根据置信度产生关联规则。2 Apriori算法原理基本流程：扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。构建候选集，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。

5、经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

6、关联规则：令项集I={i1，i2，...in}，且有一个数据***D，它其中的每一条记录T，都是I的子集。那么关联规则是形如A-B的表达式，A、B均为I的子集，且A与B的交集为空。

Apriori，主体分两步走：a. 根据原始数据得到1 - k项集，再根据support（支持度）得到频繁1项集，频繁2项集，频繁3项集... 一直到频繁k项集，这一步是运算量最大的，也是hadoop集群的瓶颈。

编写Python代码实现Apriori算法。

Apriori实现使用大项目集属性。 C.Apriori算法应用检测不良药物反应 Apriori算法用于关于医疗数据的关联分析，例如患者服用的药物，每个患者的特征，不良的不良反应患者体验，初始诊断等。

在数据挖掘的基本任务中关联（association）和顺序序贯模型（sequencing）关联分析是指搜索事务数据库（trarisactional databases）中的所有细节或事务，从中寻找重复出现概率很高的模式或规则。其属于灰色理论中的一种分析方法。

第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的最大频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的***。包含k个项的项集成为k项集。

基本概要 Apriori算法利用频繁项集的先验知识，不断地按照层次进行迭代，计算数据集中的所有可能的频繁项集，它的分析主要包括两个核心部分。根据支持度找出频繁项集；根据置信度产生关联规则。

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