上篇博客讲述了Apriori算法的思想和java实现，http://blog.csdn.net/u010498696/article/details/45641719 Apriori算法是经典的关联规则算法，但是如上篇博客所述，它也有两个致命的性能瓶颈，一个是频繁集自连接产生候选集这一步骤中可能产生大量的候选集；另一个是从候选集得到频繁项集需要重复扫描数据库。
2000年，Han等提出了一个称为...
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2015-05-18 16:48:00
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系列文章：《机器学习》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买？"之类的问题。书中举了一...
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2015-05-18 00:53:01
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关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。一个典型的关联规则挖掘例子是购物篮分析，即通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯，从而可以帮助零售商指定营销策略，引导销售等。国外有"啤酒与尿布"的故事，国内有泡面和火腿的故事。本文以Apriori算法为例介绍关联规则挖掘并以java实现。
什么是关联规则：
对于记录的集合D和记录A，记录B,A,B属于D：...
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2015-05-11 14:57:28
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之前介绍的apriori算法中因为存在许多的缺陷，例如进行大量的全表扫描和计算量巨大的自然连接，所以现在几乎已经不再使用
在mahout的算法库中使用的是PFP算法，该算法是FPGrowth算法的分布式运行方式，其内部的算法结构和FPGrowth算法相差并不是十分巨大
所以这里首先介绍在单机内存中运行的FPGrowth算法
还是使用apriori算法的购物车数据作为例子，如下图所示：...
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2015-04-24 14:22:49
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关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见，几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用
举个简单的例子
如当当网，在你浏览一本书的时候，可以在页面中看到一些套餐推荐，本书+有关系的书1+有关系的书2+...+其他物品=多少￥
而这些套餐就很有可能符合你的胃口，原本只想买一本书的你可能会因为这个推荐而买了整个套餐
这与userCF和itemCF不同的是，前两种是推荐类似的，或者你可能喜欢的...
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2015-04-24 09:06:25
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关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则...
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2015-04-21 17:28:47
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一、关联规则挖掘
1、 Apriori算法
（1）Apriori算法原理
Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规...
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2015-04-21 00:26:32
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Ck: Candidate itemset of size k
Lk : frequent itemset of size k
L1 = {frequent items};
for (k = 1; Lk !=?; k++) do begin
Ck+1 = candidates generated from Lk;
for each transaction t in databa...
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2015-04-15 17:04:21
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package com.yang;import java.util.*;public class Apriori { private double minsup = 0.2;// 最小支持度 private double minconf = 0.2;// 最小置信度 // 注意使用IdentityH...
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编程语言 时间：
2015-04-08 17:59:25
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原文地址：http://blog.csdn.net/liema2000/article/details/6118423///////////////////////////////////////////////////////////////////////////** 文件名称：FAST apr...
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2015-04-04 21:03:31
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