Algoritm APriori

Algoritmul APriori este un algoritm de extragere a datelor proiectat în 1994, de Rakesh Agrawal și Ramakrishnan Sikrant , în domeniul învățării regulilor de asociere. Este folosit pentru a recunoaște proprietățile care apar frecvent într-un set de date și pentru a deduce o clasificare din acestea.

Principii

Algoritmul Apriori este executat în doi pași:

Fie minsupp indicele de suport minim dat și minconf indicele de încredere dat.
Generarea tuturor elementelor frecvente, adică ${\ displaystyle IF = \ left \ {\ mathrm {X} _ {i} \ subseteq \ mathrm {T} | supp {\ bigl (} \ mathrm {X} _ {i} {\ bigr)} = \ mathrm { X} _ {i} .count \ geq minsupp, i = 1,2, .. n \ right \}}$
Generarea tuturor regulilor de asociere a încrederii din obiecte frecvente, adică

{\ displaystyle \ left \ {\ mathrm {X} _ {i}, Y_ {j} \ subseteq IF | \ mathrm {X} _ {i} \ cap Y_ {j} = \ varnothing \ wedge Conf (\ mathrm { X} _ {i} \ rightarrow Y_ {j}) \ geq minconf ~ i = 1,2, .. p ~ j = 1,2, .. q \ right \}}

Vezi și tu

Legături interne

Referințe

Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, Algoritmi rapide pentru regulile asociației miniere