【免费】人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Apriori算法的实现步骤.pdf资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Apriori 算法的

实现步骤

1 Apriori 算法简介

1.1 1 关联规则学习的重要性

关联规则学习在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色，尤其在市场篮子分

析、用户行为分析和推荐系统中。它帮助我们理解不同项目之间的关系，揭示

出哪些商品经常一起被购买，或者哪些事件经常一起发生。例如，在超市购物

中，通过分析大量交易记录，我们可以发现“购买尿布的顾客往往也会购买啤

酒”这样的关联规则，从而优化商品布局，提升销售策略。

1.2 2 Apriori 算法的基本原理

Apriori 算法是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。其核心思想

是基于频繁项集的特性，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也应该

是频繁的。算法通过迭代的方式，从 1-项集开始，逐步构建 k-项集，直到无法

找到更多的频繁项集为止。

1.2.1 实现步骤

1. 初始化：从数据集中提取所有出现的 1-项集，并计算它们的频率。

2. 生成候选集：基于当前的频繁项集，生成可能的候选频繁项集。

3. 剪枝：利用 Apriori 性质，即如果一个项集的任何 k-1 个子集不是

频繁的，那么这个项集也不可能是频繁的，来减少候选集的数量。

4. 频繁项集检测：扫描数据集，计算候选集的频率，保留频率大于

最小支持度的项集。

5. 重复步骤 2-4，直到无法生成新的频繁项集为止。

1.2.2 示例代码

假设我们有以下交易数据集：

D = {

'T100': {'I1', 'I2', 'I5'},

'T200': {'I2', 'I4'},

'T300': {'I2', 'I3'},

'T400': {'I1', 'I2', 'I4'},

'T500': {'I1', 'I3'},

'T600': {'I2', 'I3'},

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