三、关联规则挖掘理论和算法

    科技2022-07-17  130

    文章目录

    一、基本概念与解决方法1. 事务数据库2. 定义3. 解决方法 二、经典的频繁项目集生成算法分析1. 项目集空间理论2. Apriori算法1. 算法的基本思想2.步骤:3. 核心步骤4. 伪代码5. 例题 3. 关联规则的生成1. 步骤2. 例题3. 关联规则优化

    一、基本概念与解决方法

    1. 事务数据库

    交易数据库又称事务数据库,尽管它们英文名词一样,但事务数据库更具有普遍性。 一个事务数据库中的关联规则挖掘可以描述如下:设 I = { i1,2,i3...,im}是一个项目集合 ,事务数据库D ={t1,t2,...tn}是由一系列具有唯一标识的TID事务组成。每一个事务ti(i =1,2,...,n)都对应I上的一个子集。

    2. 定义

    定义3.1:支持度(集合在 I 中出现的次数)

    定义3.2:频繁项目集 对于项目集I,在事务数据库D中所有满足用户指定的最小支持度(Minsupport) 的项目集,即不小于Minsupport的I的非空子集,称为频繁项目集(Frequest Itemsets)或大项目集

    定义3.3:可信度(比例)

    定义3.4:强关联规则

    D在I上满足最小支持度和最小置信度的关联规则称为强关联规则。通常说的关联规则一般是指强关联规则关联规则挖掘定义:给定一个事务数据库,通过用户指定的最小支持度和最小置信度来寻找强关联规则的过程。

    3. 解决方法

    关联规则挖掘可以划分为两个子问题

    发现频繁项目集: 通过用户给定的最小支持度,寻找所有的频繁项目集,即满足支持度Support不小于Minsupport的所有项目子集。发现所有频繁项目子集是形成关联规则的基础。生成关联规则: 通过用户给定的最小可信度,在每个最大频繁项目子集中寻找置信度不小于MInconfidence的关联规则。发现频繁项目子集是近年来的研究重点

    二、经典的频繁项目集生成算法分析

    1. 项目集空间理论

    频繁项目集的子集仍是频繁项目集;非频繁项目集的超集仍是非频繁项目集。

    2. Apriori算法

    1. 算法的基本思想

    基于频繁项目集性质的先验知识,使用由下到上逐层搜索的迭代方法,k项集用于搜索K+1项集。

    2.步骤:

    首先扫描数据库,统计每一个项发生的数目,找出满足最小支持度的项, 找出频繁1项集,记作L1然后,**基于L1找出频繁2项集的集合L2,基于L2找出频繁3项集的集合L3,**如此下去,直到不能找到频繁K项集LK。找每一个Lk需要一次数据库全扫描。

    3. 核心步骤

    Apriori算法的核心由连接步和剪枝步组成。

    连接步: 为找频繁项集Lk(k > 2),先通过将Lk-1于自身连接产生 候选K项集Ck。 剪枝步: 由候选K项集的集合Ck产生频繁项集Lk,Ck是Lk的超集。从Ck中确定Lk。为了压缩Ck,可以利用先验知识:任何非频繁的(k-1)项集都不是频繁K项集的子集。

    4. 伪代码

    5. 例题

    例题1

    解释: 我们的数据集D有4条记录,分别是134,235,1235和25。现在我们用Apriori算法来寻找频繁k项集,最小支持度设置为50%。首先我们生成候选频繁1项集,包括我们所有的5个数据并计算5个数据的支持度,计算完毕后我们进行剪枝,数据4由于支持度只有25%被剪掉。我们最终的频繁1项集为1235,现在我们链接生成候选频繁2项集,包括12,13,15,23,25,35共6组。此时我们的第一轮迭代结束。 进入第二轮迭代,我们扫描数据集计算候选频繁2项集的支持度,接着进行剪枝,由于12和15的支持度只有25%而被筛除,得到真正的频繁2项集,包括13,23,25,35。现在我们链接生成候选频繁3项集,123, 125,135和235共4组,这部分图中没有画出。通过计算候选频繁3项集的支持度,我们发现123,125和135的支持度均为25%,因此接着被剪枝,最终得到的真正频繁3项集为235一组。由于此时我们无法再进行数据连接,进而得到候选频繁4项集,最终的结果即为频繁3三项集235。

    例题2

    3. 关联规则的生成

    1. 步骤

    得到了所有的频繁项目集后,可以按照下面的步骤生成关联规则。

    对于每一个频繁项目集Lk,生成其所有的非空子集。对于Lk的每一个非空子集x,计算Cnference(x -> (Lk - x))如果Conference(x - > (Lk - x)) = support(Lk) / support(x) >= minconfidence ,那么x -> (Lk - x) 成立

    上述算法的核心是genrules递归过程,它实现一个频繁项目集中所有强关联规则的生成。

    2. 例题

    3. 关联规则优化

    设频繁项目集I,项目集 x 属于 I,x1为x的一个子集。如果 x ->(Lk - x)不是强关联规则,那么 x1->(Lk-x1) 一定不是强关联规则。

    设项目集X,X1是X的一个子集,如果规则Y-> X是强规则,那么规则 Y -> X1 一定是强规则。

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