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。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
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。
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
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。
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。