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利用aprior算法进行模糊关联规则的发现。

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简介:
通过对Apriori算法的扩展,成功地实现了对模糊关联规则的提取和分析。

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  • 基于Apriori挖掘
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    本研究提出了一种基于Apriori算法的模糊关联规则挖掘方法,适用于处理数据中的不确定性,提高关联规则的有效性和实用性。 对Apriori算法进行了扩展,实现了模糊关联规则的挖掘。
  • 云计MapReduce改研究.docx
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    本文档探讨了如何通过应用云计算中的MapReduce技术来优化和加速传统的并行关联规则算法,以提高数据挖掘效率。 本段落探讨了基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进方法。传统的Apriori关联规则算法在处理数据时需要多次扫描数据库,并且会产生大量的I/O开销,难以应对节点失效和负载均衡问题。相比之下,在云环境下使用MapReduce模型可以有效解决这些问题。因此,本研究对传统Apriori算法进行了优化,并将其移植到Hadoop平台上运行,提出了一种基于MapReduce的高效并行数据挖掘方法,能够处理大规模的数据集。通过实验验证了该算法的有效性。 关键词:云计算、数据挖掘、MapReduce、关联规则算法
  • Apriori.rar__Apriori挖掘_
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    本资源提供Apriori算法用于数据挖掘中的关联规则分析,适用于研究和学习关联规则与市场篮子模型的应用。 关联规则挖掘是一种数据分析方法,Apriori算法是其中一种常用的算法。这里可以包括对Apriori算法的测试以验证其性能和效果。
  • FPGrowth-Python:PythonFPGrowth挖掘
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    FPGrowth-Python项目旨在通过Python实现高效的频繁模式增长算法(FPGrowth),用于数据集中频繁项集和关联规则的高效挖掘,助力数据分析与机器学习应用。 FPGrowth-python实现 此实现基于特定框架。 输入文件格式: python脚本接受以下格式的输入文件: f,c,a,m,p f,c,b 或者 f c a m p f c a 如何使用: 首先使main.py可执行。 chmod +x main.py 运行FP-Growth算法: .main input_file minsup minconf 输出: 该程序首先打印频繁模式: { 频繁项集 } (支持度) 例如。 { a } ( 3 ) { a c } ( 3 ) { a c f } ( 3 ) { a f } ( 3 ) 之后它会打印规则。
  • 挖掘:Apriori函数-MATLAB开
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    本项目通过MATLAB实现基于Apriori算法的数据挖掘功能,旨在寻找大数据集中的频繁项集及关联规则。 关联分析是一种用于在大型数据集中发现隐藏关系的方法。通过给定的一组交易记录,它可以找出规则来预测一个项目出现在交易中的可能性,基于其他项目的出现情况。 这些规则通常以 A -> B 的形式表示(例如:{洋葱、土豆} -> {汉堡})。 支持度和置信度的概念用来衡量所发现的关联规则的重要性。其中,支持度是指同时包含A和B的事务占所有事务的比例;而置信度则是指在含有项目集A的交易中也出现项目集B的概率。 我们通常使用Apriori算法来识别频繁项集。这个过程首先找出数据库中最常出现的一个个项目,并逐步扩展到更大的集合,确保这些集合满足最低支持率的要求(即它们必须足够常见)。之后,利用通过Apriori算法确定出的频繁项集来生成关联规则。
  • C++中实
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    本文章介绍了如何在C++编程语言环境下实现关联规则算法的具体步骤和技术细节,为希望利用此算法进行数据分析的开发者提供指导。 用C++编写的关联规则挖掘算法实现。文件中有.exe程序直接运行!不过需要在.cpp文件中修改数据集的路径。
  • Apriori解决问题.py
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    本代码运用了Apriori算法来挖掘数据集中的频繁项集及其关联规则,适用于市场篮分析等场景。通过Python实现,便于理解和应用。 使用Apriori算法求解关联规则,并展示L、C表在过程中的变化及最终的置信度值。
  • 使apyori库Python代码实
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    本篇教程将详细介绍如何利用Apyori库在Python中编写代码来实施关联规则分析。通过实际案例和具体步骤指导读者掌握数据挖掘中的重要技术——频繁项集与关联规则的生成。 在学习数据挖掘的过程中,我刚接触到了关联规则的apriori算法,并且老师要求我们自己实现。为了尽可能利用现有的库来简化工作流程,我发现了一个叫做apyori的库可以使用。我在网上查阅了一些案例作为参考,主要是借鉴了一位网友分享的经验和代码示例。但是当我按照别人的例子进行操作时遇到了问题,程序无法运行成功。经过分析发现可能是我所用的数据集与别人提供的数据不一致导致的问题,在小npy的帮助下调整了如下代码: ```python import pandas as pd from apyori import apriori # 读取原始数据 df = pd.read_excel(excel数据文件路径) # 数据转换成apriori可处理的形式,以列表形式进行分隔 transactions = df[gr].values.tolist() ``` 这段代码旨在解决上述问题,并且已经可以正常运行了。
  • AprioriPython实频繁项集与
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    本篇文章介绍了如何使用Python编程语言来实现Apriori算法,该算法主要用于数据挖掘中的频繁项集和关联规则的发现。通过具体的代码示例,读者可以轻松理解并实践这一常用的数据分析技术。 本段落介绍了一种用Python实现的Apriori算法代码,并尝试遵循以下文章: Agrawal, Rakesh 和 Ramakrishnan Srikant 的 用于挖掘关联规则的快速算法。 程序. 第20个整数. conf. 超大型数据库VLDB. 卷1215。1994年。 该代码支持使用提供的数据集和默认设置(minSupport = 0.15 和 minConfidence = 0.6)运行,具体命令为: ``` python apriori.py -f INTEGRATED-DATASET.csv ``` 用户也可以通过自定义参数来调整算法的性能。例如,使用支持度值为0.17和置信度值为0.68的数据集进行实验时,可以执行以下操作: ``` python apriori.py -f INTEGRATED-DATASET.csv -s 0.17 -c 0.68 ``` 一般而言,在支持度设置在0.1到0.2之间可以获得较好的结果。
  • 于改Apriori二分研究
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    本研究探讨了对Apriori关联规则算法进行优化的方法,通过引入二分法技术来提高其效率和准确性,为数据挖掘领域提供了新的思路。 经典Apriori算法通过逐层迭代的方式生成候选项集,导致其效率不高。为解决这一问题,提出了一种基于二分法的改进关联规则算法——Dichotomy Apriori算法(简称D_Apriori算法)。该算法利用逐步逼近的思想越级产生频繁K-项集,并引入二分法获取每次需要生成频繁项集中集合的长度。此外,通过结合排列算法或取并集算法直接生成频繁K-项集。 算例分析和实验验证表明,在数据量、支持度以及事物长度不同的情况下,改进后的D_Apriori算法能够有效减少频繁项集的迭代次数及运算时间,并使平均效率至少提高12%。