基于矩陣的Apriori算法的Java源代碼

1、Apriori算法的理念其實(shí)很簡單，可是實(shí)現(xiàn)起上來卻復(fù)雜無比，因?yàn)楫?dāng)中無可避免用Set和Hash Table等高階的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而且有很多l(xiāng)oop用以讀取數(shù)據(jù)。我不建議用Java，應(yīng)改用Python或Scala一類的語言。

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2、把數(shù)據(jù)，也就是你每行每列展示的數(shù)據(jù)按規(guī)則存放到2維數(shù)組內(nèi)。然后按 行、列循環(huán)即可。但是前提，你存放的數(shù)據(jù)一定按照二維數(shù)組你想要的規(guī)則。String[i][j] array ； i為行、j為列。規(guī)則不能錯誤。

3、Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結(jié)果）組成。

怎么用java實(shí)現(xiàn)apriori算法

1、Apriori算法是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結(jié)果）組成。

2、算法使用頻繁項(xiàng)集性質(zhì)的先驗(yàn)知識。Apriori算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法，其中K項(xiàng)集用于探索(k+1)項(xiàng)集。首先，通過掃描數(shù)據(jù)庫，累計(jì)每個項(xiàng)的計(jì)數(shù)，并收集滿足最小支持度的項(xiàng)，找出頻繁1項(xiàng)集的集合。

3、而可視化層級上還需要展現(xiàn)集團(tuán)下每個分公司、每個城市、每個門店、月度、季度或者年度時間的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，如果用傳統(tǒng)的工具來實(shí)現(xiàn)上述分析無異于大海撈針。

4、例如，購買鞋的顧客，有10%的可能也會買襪子，60%的買面包的顧客，也會買牛奶。這其中最有名的例子就是尿布和啤酒的故事了。 本篇的Apriori算法主要是基于頻繁集的關(guān)聯(lián)分析。

誰有JAVA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘APRIORI算法的代碼??急用!

1、Apriori算法的理念其實(shí)很簡單，可是實(shí)現(xiàn)起上來卻復(fù)雜無比，因?yàn)楫?dāng)中無可避免用Set和Hash Table等高階的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而且有很多l(xiāng)oop用以讀取數(shù)據(jù)。我不建議用Java，應(yīng)改用Python或Scala一類的語言。

2、首先可以令 集合 {A，B，C，D，E，F(xiàn)} 對應(yīng)于 {面包，牛奶，果醬，咖啡，雞蛋，火腿}。

3、ac，bc。分別算出他們的支持?jǐn)?shù)，再除以abc的支持?jǐn)?shù)，若結(jié)果大于0.6則可輸出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。Pa/P1=4/30.6，則可以輸出關(guān)聯(lián)規(guī)則：a=bc；同理可輸出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則：b=ac，c=ab；同理，對于acd，bcd采用同樣地方法。

4、下面這段是apriori算法中由2頻繁項(xiàng)集找k頻繁項(xiàng)集的程序，程序中有兩個問題：似乎while循環(huán)的K永遠(yuǎn)都是固定的，也就是都是頻繁2項(xiàng)集的個數(shù)。

網(wǎng)站欄目：a算法代碼java apriori算法代碼
本文鏈接：http://www.rwnh.cn/article26/depescg.html

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