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基于Apriori算法的关联规则数据挖掘研究.pdf
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Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。算法的名字基于这样的事实: 算法使用频繁项 集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的选代方法，k- 项集用于探索(k+1)- 项集。首先，找出频繁1- 项集的集合，该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L2，而L2 用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k- 项集。找每个Lk需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层
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Apriori关联规则算法源代码目前已提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最 为经典的是Ap riori算法[ 123 ] ,算法思想是使用逐层搜索的迭代方法。算法主要包括三个步骤:连接步、剪枝步和扫描数据库。而本文通过对剪枝步和扫描数 据库这2个步骤进行改进,从而对整个Ap riori算法进行改进。
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主要关于关联规则里面经典算法的最初论文，对Apriori算法想深研究，可以看下。
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是数据挖掘的一个经典算法，在实际中具有广泛的应用。
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