Apriori算法及其变体。-ITADN社区

Apriori算法及其实现方法

优质

《Apriori算法及其实现方法》一文深入探讨了用于频繁项集挖掘的经典数据挖掘技术Apriori算法，详细介绍了其工作原理和多种优化实现策略。经典的数据挖掘算法Apriori在各个领域得到了广泛应用。通过分析数据的关联性并从中提取有用的信息，在决策制定过程中具有重要的参考价值。随着信息技术的发展与推广，如何充分利用这些信息为各行业提供有效的决策支持成为了一个重要且具挑战性的课题。除了使用现有关系数据库的标准查询语句获取直观的数据外，还需要挖掘那些隐藏在表象之下、实际存在的数据关联性。Apriori算法就是一种用于发现这种关联规则的有效工具。本段落首先介绍了Apriori算法的基本原理，并通过该算法揭示了潜在的内部数据联系，进而实现了对Apriori算法的实际应用。

Unitary MUSIC算法及其变体分析_unitary-music_UNITARY-MUSIC

优质

简介：本文介绍了Unitary MUSIC算法及其不同变种，并深入分析了它们在信号处理领域的应用和性能特点。 Unitary-MUSIC（即正交MUSIC或称为单元矩阵估计算法）是一种用于信号参数估计的高级方法，在雷达、通信及声学领域广泛应用。它是由Paul Stoica 和Larry R. Moses在1970年代末期提出的谱估计算法——Multiple Signal Classification (MUSIC) 的一种变种。MUSIC 算法的核心在于构建一个伪谱函数，该函数会在信号源方向上显示尖峰，并且在噪声子空间的方向上则相对平坦。通过识别这个函数的最大值点可以精确估计出信号的来源方向。然而传统的 MUSIC 方法依赖于数据具有高斯分布性质和各向同性噪声假设。而 Unitary-MUSIC 算法则引入了正交变换（如酉矩阵），以适应更广泛的数据类型及环境条件，即使在非高斯或非各向同性的噪声条件下也能保持良好的估计效果。具体而言，在Unitary-MUSIC中首先对观测数据进行适当的预处理，包括去除直流偏置和滤波等操作。接着采用QR分解或Householder变换等方式执行酉变换来转换原始数据至新的正交基下。再通过奇异值分解（SVD）从酉变换后的数据提取噪声子空间的特征向量，并利用这些信息构建伪谱函数，以确定信号源的方向。与传统MUSIC算法相比，Unitary-MUSIC在处理多样化环境下的非高斯或各向异性噪声时表现出更强的鲁棒性和准确性。实现该方法通常需要使用线性代数库（例如MATLAB中的numpy和scipy）来进行矩阵运算及数值优化操作，并可能结合其他技术来进一步提升性能表现。总之，Unitary-MUSIC算法为解决非高斯噪声环境下的信号源定位问题提供了一种强大且灵活的解决方案。通过深入理解并掌握这一方法，可以有效应对实际应用中的复杂挑战。

Apriori算法_Java_MR.zip

优质

本资源为Java MapReduce实现的Apriori算法代码包，适用于数据挖掘中频繁项集与关联规则的发现，便于学习和研究。基于Hadoop的MapReduce并行Apriori算法实验设计在三台虚拟机上进行。搭建步骤如下： 1. 在每台虚拟机上安装Ubuntu系统，并且安装JDK、SSH以及Hadoop。 2. 配置JDK和Hadoop环境变量，同时配置MapReduce组件。 3. 设置SSH免密登录功能以方便后续操作。 4. 使用`hadoop namenode -format`命令来格式化NameNode。然后使用`start-all.sh`脚本启动所有Hadoop进程。 5. 在各节点的命令行界面输入jps指令检查服务是否成功启动，如果一切正常，则通过运行WordCount示例程序测试环境配置情况，此时可以认为Hadoop平台搭建完成。 6. 将数据集从本地存储位置传输到HDFS中。使用`hadoop jar`命令来执行Apriori.jar包中的AprioriDriver驱动类，并给出所需参数以实现算法功能。 7. 当运行结束时，通过输入`hadoop fs -cat /output`命令查看最终结果。以上步骤详细描述了如何在三个虚拟机上搭建基于Hadoop的MapReduce并行Apriori算法实验环境。

Hough变换算法及其结果图

优质

本文介绍了Hough变换算法的基本原理和实现方法，并展示了该算法在不同应用场景下的结果图。通过分析图像中的几何形状，Hough变换能够准确识别并绘制线条、圆等结构。 Visual C++数字图像处理典型算法及实现包括Hough变换的使用方法，在VS环境中进行相关操作。

Hadoop-Apriori：在 Hadoop 上实现 Apriori 算法

优质

本文介绍了如何利用Hadoop平台高效地实现Apriori算法，探讨了其分布式计算的优势及具体应用。 Hadoop的Apriori算法实现采用蛮力方法。该算法不会继续生成关联规则。使用说明如下：家庭输入输出路径：迭代状态文件每次迭代都会被写入。输入交易数据路径：包含事务的数据文件所在位置。为每轮迭代输出设定的路径，即 output/n minsup - 视作频繁项集的最小支持度阈值。 max - 算法运行的最大迭代次数。命令行参数如下： hadoop jar HadoopApriori.jar com.jgalilee.hadoop.apriori.driver.Driver input/apriori.state input/transactions.txt output 3 10 2 其中，minsup和number分别为：被视为频繁项集的最小支持度候选项集；向Hadoop作业建议的减速器数量。

Apriori算法分析

优质

Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典数据挖掘算法，广泛应用于市场篮子分析等领域，通过寻找高频率出现的商品组合来帮助商家优化商品摆放和促销策略。本资源由@Joe Chael提供，包含5个事务的数据库。设定最小支持度(min_sup)为60%，最小置信度(min_conf)为80%。（1）使用Apriori算法找出所有频繁项集；（2）列出两条强关联规则。详情可参考相关文献或资料。

Apriori算法分析

优质

Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典数据挖掘方法，广泛应用于市场篮子分析等领域，通过寻找高频商品组合来帮助商家优化布局和促销策略。数据挖掘分类算法中的Apriori算法在Python中的实现方法及完整代码详解。文章将详细介绍每一步骤，并提供完整的代码示例以便读者理解和实践该算法。

Apriori算法分析

优质

简介：Apriori算法是一种经典的用于频繁项集挖掘和关联规则学习的数据挖掘方法。该算法通过迭代寻找数据集中频繁出现的商品集合，并据此生成实用的购物篮分析中的关联规则，广泛应用于市场篮分析、推荐系统等领域。用VC++6.0运行绝对没有问题，可以观察到频繁项集以及关联规则。

Spark-Apriori：基于 Spark 的 Apriori 算法实现

优质

Spark-Apriori是一款利用Apache Spark高效处理大数据集的Apriori算法实现。该工具旨在发掘大规模数据中的频繁项集和关联规则，为市场篮分析提供强大支持。火花先验使用 Spark 的蛮力 Apriori 算法实现，并且该算法不会继续生成关联规则。用法如下：输入参数包括最大迭代次数、最小支持度和分区数量。命令行示例： ``` spark-submit \ --class com.jgalilee.spark.apriori.JobDriver \ --master local[4] \ ./target/scala-2.10/spark-apriori_2.10-1.0.jar \ input/transactions.txt \ 10 \ 3 \ output \ 3 ``` 参数说明： - `input` - 输入交易数据的路径。 - `max` - 要运行的最大迭代次数。 - `minsup` - 作为频繁项集候选项的标准最小支持度阈值。 - `output` - 输出结果存放的位置，即输出目录为 output/n - `partitions` - 用于事务数据集划分的分区数量。

高效的Apriori算法Python实现：Efficient-Apriori

优质

Efficient-Apriori是一款用Python编写的高效实现Apriori算法的库，适用于频繁项集和关联规则挖掘，特别适合处理大规模数据集。高效先验 Apriori 算法的纯Python实现适用于 Python 3.6 及更高版本。Apriori 算法用于发现分类数据中的隐藏结构，例如在超市购买记录中找出商品之间的关联规则，如 {bread, eggs} -> {bacon} 。该算法是解决此类问题最著名的方法之一。此存储库提供了一种有效且经过测试的 Apriori 算法实现方式，与 Agrawal 等人于 1994 年发表的研究一致。代码稳定并被广泛使用，《精通机器学习算法》一书引用了该代码。下面是一个最小的工作示例：每次有鸡蛋购买时也会有培根的购买记录，因此规则 {eggs} -> {bacon} 将以 100% 的置信度返回。

是否确定退出登录?

Apriori算法及其变体。

全部评论 (0)