apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法，我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解。因此，本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤。 下面这个表格是代表一个事务数据库D，其中最小支持度为50%，最小置信度为70%，求事务数据库中的频繁关联规则。T...
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编程语言 时间：
2015-07-24 20:39:28
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本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用Rap...
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis...
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2015-07-03 13:59:10
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前言：数据挖掘中的关联分析可以分成频繁项集的挖掘和关联规则的生成两个步骤，而Apriori算法是找频繁项集最常用到的一种算法。
关于关联分析和频繁项集请见：什么是关联分析？
中言：我们还是利用购物篮的例子来讲述Apriori算法的思路。
购物篮信息如下：
TID
Items 001
Cola, Egg, Ham
002
Cola, Diaper, Bee...
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编程语言 时间：
2015-06-27 16:33:20
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这个问题在于实现Apriori算法的时候需要求各个频繁集的关联规则，而这时需要在求得最大的频繁集中求各个频繁集的真子集。然后在实现这一步的时候被卡主了，第一反应是用递归完成，但是面对数据挖掘中庞大的项目集，递归显然很低效，而且估计跑不起来，所以用迭代的方法显然比较靠谱。网上非递归的方法有用二进制加法...
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2015-06-12 09:47:04
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loadrunner关联及web_reg_save_param方法浅析一、什么是关联关联（correlation）：脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，已变量的形式替换录制时的静态值，从而向服务器发出正确的请求，...
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2015-06-04 13:38:24
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引文： 学习一个算法，我们最关心的并不是算法本身，而是一个算法能够干什么，能应用到什么地方。很多的时候，我们都需要从大量数据中提取出有用的信息，从大规模数据中寻找物品间的隐含关系叫做关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。比如在平时的购物中，那些商品一起捆绑购买销量会比较好，又比如购物商城中的那些推荐信息，都是根据用...
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编程语言 时间：
2015-06-04 12:03:23
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上篇说明了原理，这篇就直接上核心代码了~
代码比较长，所以理解可能有点麻烦，核心思路就是计算选择的维度后遍历数据，逐步进行循环计算置信度，并淘汰每次循环后的最低值。
这里有一点要注意的，我一开始想用arraylist构造一个堆栈结构进行数据遍历的存储跟计算，因为这样效率比较高。。
但是后来发现，那么做的话，如果以后想要对类型跟因子的种类、数量进行修改的话，需要对代码进行大量重构才能实...
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编程语言 时间：
2015-05-28 09:34:33
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1、背景 1993年，Agrawal提出了关联规则(Association Rule)问题，旨在发现顾客购货篮内商品间令人感兴趣的关系。 “啤酒和尿布” 沃尔玛利用NCR数据挖掘工具意外的发现：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！ 今天，关联规则已广泛应用于金融、营销以及生物信息学等领域。2...
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2015-05-27 13:40:34
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apriori算法的计算量太大，如果数据集略大一些，会比较慢，非常容易内存溢出。
我们可以算一下复杂度：假设样本数有N个，样本属性为M个，每个样本属性平均有K个nominal值。
1. 计算一项频繁集的时间复杂度是O(N*M*K)。
2. 假设具有最小支持度的频繁项是q个，根据它们则依次生成一项频繁集，二项频繁集，....，r项频繁集合，它们的元素数量分别是：c(q, 1), c(q...
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编程语言 时间：
2015-05-24 21:55:40
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