1樓:vincent呂
演算法:apriori
輸入:d - 事務資料庫;min_sup - 最小支援度計數閾值
輸出:l - d中的頻繁項集
方法:l1=find_frequent_1-itemsets(d); // 找出所有頻繁1項集
for(k=2;lk-1!=null;k++)
lk=}
return l=所有的頻繁集;
procedure apriori_gen(lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
for each項集l1屬於lk-1
for each項集 l2屬於lk-1
if((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&........
&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1] return ck; procedure has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; lk-1:frequent(k-1)-itemsets) for each(k-1)-subset s of c if s不屬於lk-1 then return true; return false; 關於資料探勘中的apriori演算法,幫忙推出關聯規則 事務數為 5 支援度為0.6,置信度為0.6 2樓:屁屁豬美女 abc的支援 數p1=3,acd的支援數p2=3,bcd的支援數p3=3,關聯規則的輸出就 版是在由頻繁項集的權項組成的關聯規則中,找出置信度大於等於最小置信度閾值的關聯規則。因為由頻繁項集的項組成的關聯規則的支援度大於等於最小支援閾值,所以規則產生過程就是在由頻繁項集的項組成的關聯規則中,找出置信度大於等於最小置信度閾值的強關聯規則,基本步驟如下: 1) 對於每個頻繁項集l,產生l的所有非空真子集。 2) 對於l的每個非空真子集 ,如果l的支援計數除以 的支援計數大於等於最小置信度閾值min_conf,則輸出強關聯規則 =>(l- )。 例如:abc的非空真子集有a,b,c,ab,ac,bc。分別算出他們的支援數,再除以abc的支援數,若結果大於0. 6則可輸出強關聯規則。pa/p1=4/3>0.6,則可以輸出關聯規則: a=>bc;同理可輸出強關聯規則:b=>ac,c=>ab; 同理,對於acd,bcd採用同樣地方法。 3樓:糊塗小仙 對於每個頻繁項集x,有非空子集y,如果support(x)/support(y)>=0.6(置信度閾值),那麼輸出規則x->(x-y) 給你舉個 專例子:屬 abc,有非空子集ac,support(acb)/support(ac)=3/4=0.75>=0.6,那麼輸出規則abc->b 建議你寫程式做吧。 以上是我的理解,希望對你有用~ 1.可擴充套件性 scalability 大多數來自於機器學習和統計學領域的聚類演算法在處理數百條資料時能表現出高效率 2.處理不同資料型別的能力 數字型 二元型別，分型別 標稱型，序數型,比例標度型等等3.發現任意形狀的能力 基於距離的聚類演算法往往發現的是球形的聚類，其實現實的聚類是任意形狀的4... 前段時間國際權威市場分析機構idc釋出了 中國人工智慧軟體及應用 2019下半年 跟蹤 報告。在報告中，美林資料以11 的市場份額位居中國機器學習開發平臺市場榜眼，持續領跑機器學習平臺市場。在此之前，2019年idc釋出的 idc marketscape 中國機器學習開發平臺市場評估 中，美林資料就... a。在堆 bai排序和快速排序中du，若原始記錄接近正zhi序或反序，則選用dao 堆排序 若專原始記錄無序，則最屬好選用 快速排序 c錯了。c的原題是下列排序法中，時間複雜度不收資料初始狀態影響，總是為o n2 的是 直接選擇排序 選a。bcd最差情況是o n 2 o n logn 這個是什麼意思...資料探勘對聚類的資料要求是什麼，資料探勘中 聚類演算法 資料集在什麼地方獲取的
常用資料探勘工具有哪些，常用的資料探勘工具有哪些
下列排序演算法中，不受資料初始狀態影響，時間複雜度為O n l