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1、數(shù)據(jù)挖掘買驗 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒瀳蟾?- Apriori算法和FP增長算法挖掘頻繁項集 問題描述: 一、數(shù)據(jù)庫有5個事務如:表設min_sup=60%zmin_conf=80% TID 購買的商品 T100 M,O,N,K,E,Y T200 D,O,N,K,E,Y T300 M,A,K,E T400 M,U,C,K,Y T500 C,O,O,K,I,E 表 分別使用Apriori和FP增長算法找出所有頻繁項集。并比較兩種挖掘過程的效率。 列舉所有與卜面元規(guī)則匹配的強關(guān)聯(lián)規(guī)則(給出支持度s和置信度c),其中,X是代表 顧客的變量,itemi是表示項的變量(如“A”,B”): V x transacti
2、on,buys(X, item!) A buys(X, item2) = buys(X, iteni3) s, c 問題分析: 1. 分別使用Apriori算法和FP算法逐步求的所有的頻繁項集,記錄各自使用的掃描事務的 總次數(shù),用于探究各自的效率。 2. 對于問題二可以采取如卜步驟解決:首先找出所仔三項頻繁項集,然后按照元規(guī)則匹配 出關(guān)聯(lián)規(guī)則,最后利用支持度和置信度選出強關(guān)聯(lián)規(guī)則。 解決方案: 1.采用Aporior算法挖掘所有頻繁項集的步驟: 1) 掃描數(shù)據(jù)庫,對每個候選計數(shù),得頻繁一項候選集C1如表1: 項集 支持度計數(shù) A 1 C 2 D 1 E 4 0) 1 K 5 M 3 N 2 0
3、 3 數(shù)據(jù)挖掘買驗 U 1 Y 3 數(shù)據(jù)挖掘買驗 表1 2)由比較候選支持度計數(shù)與最小支持度計數(shù)(min_sup*5=3)得頻繁一項集L1如表2 項集 支持度計數(shù) E 4 的 5 M 3 0 3 Y 3 表2 3)連接(L1XL1)得頻繁二項候選集C2如表3: 項集 k持度計數(shù) E,K 4 E,M 2 E,0 3 E,Y 2 K,M 3 K,0 3 K,Y 3 M,0 1 M,Y 2 0,Y 2 表3 4)掃描數(shù)據(jù)咋由比較候選支持度計數(shù)與最小支持度計數(shù)得頻繁二項集L2如表.4: 項集 k持度計數(shù) E,K 4 E,。 3 K,M 3 K,0 3 K,Y 3 表4 5)重復步驟3)(此處可以不用掃
4、描數(shù)據(jù)庫而是利用Aprioir剪枝進行選擇)求的頻繁三項 候選集C3如表5: 項集 支持度計數(shù) E,K,0 3 E,K,M ) 2 E,K,Y 2 K,M,0 1 K,M,Y 2 K,O,Y 2 表5 6)使用Apriori剪枝可以去掉C3中的E,K,M,E,K,Y,K,M,O,K,M,Y,K,Y,O(因為這些項集中 存在數(shù)據(jù)挖掘買驗 不屬于L2中的子集),求的L3。數(shù)據(jù)挖掘買驗 L3=E,K,0 即求的所有頻繁項集LL L2, L3。 2.采用FP增長算法挖掘所有頻繁項集得步驟: 1)掃描事務數(shù)據(jù)庫,收集頻繁一項集L和對應的支持度計數(shù)并按降序排列得表6: 項集 支持度計數(shù) 的 5 E 4 M
5、 3 Y 3 0 3 2)再次掃描事務數(shù)據(jù)庫,構(gòu)造FP樹如圖-1所示: 頻繁模式信息的FP樹圖.1 3)通過創(chuàng)建條件模式基挖掘FP樹: 項 條件模式基 條件FP樹 頻繁項集 Y K,E,M,Y:1,K,E,Y:1,K,M,Y:1 K,Y M K,E,M:2,K,M:1 K,M 0 K,E,M,Y:1,K,E,Y:1,K,E:1 K,O,E,O,K,E,O E K:5 (K:5 K,E 數(shù)據(jù)挖掘買驗 即求的所有頻繁項集。 效率分析:在Apriori算法中1) 2) 3) 4)步中分要掃描數(shù)據(jù)庫多次而在FP增長算法中只 需要在1) 2)步驟中掃描數(shù)據(jù)庫。因此FP增長算法的效率比Apriori算法效率高! 由頻繁三項集L3=K,E,0產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則旦匹配元規(guī)則的關(guān)聯(lián)規(guī)則任 KAE=0 Confidence=2/4 E Confidence=100%min_conf=80% 強關(guān)聯(lián)規(guī)則 EAO= K Confidence=100%min_conf=80% 強關(guān)聯(lián)規(guī)則 注:s=3
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