更新時間:2025-04-30 10:33:33作者:貝語網校
Apriori是一種用于頻繁項集挖掘和關聯規則學習的算法。它是一種通過發現大規模數據集中的有趣模式和關聯來發現頻繁項集的算法。這些頻繁項集是規則的基礎,規則通常表示為“A經常與B一起出現”。Apriori算法通過使用先驗知識(如支持度、置信度和置信度閾值)來過濾和生成規則。該算法基于兩個基本假設:首先,每個頻繁項集都必須是頻繁的,即它必須滿足一定的支持度閾值;其次,如果一個項集是頻繁的,那么它的所有子集也應該是頻繁的,這就是Apriori的第二條原則。這個算法在數據挖掘和機器學習中經常被使用。
1. Apriori算法
2. 關聯規則挖掘
3. 頻繁項集
4. 支持度
5. 置信度
6. 關聯規則
7. 關聯性分析
8. 關聯規則學習
9. 頻繁模式挖掘
10. 頻繁模式樹
這些短語在數據挖掘和機器學習中經常使用,用于描述和分析大規模數據集中潛在的關聯模式和規則。