Приклад алгоритму Apriori

Огляд

Весь сенс алгоритму (та інтелектуального аналізу даних, в цілому) вилучення корисної інформації з великих обсягів даних. Наприклад, інформація про те, що клієнт, який купляє клавіатуру також має тенденцію до купівлі мишки в той же час отримуютчи з асоціативних правил нижче:

Підтримка: Відсоток завдань відповідних операцій даних, для яких модель вірна.

Підтримка (Клавіатура -> Мишка) =

Довіри: міра впевненості та надійності, пов'язана з кожною виявленою картинкою.

Впевненість (Клавіатура -> Мишка) =

Алгоритм прагне знайти правила, які задовольняють як мінімальний поріг підтримки і мінімальний поріг довіри (строгі правила).

Item(Товар): стаття в кошику.

Itemset(Група товарів): група товарів, придбаних разом в одній транзакції.

Як працює Apriori

1.Шукає всі набори, які часто зустрічаються:

Отримати ці набори:

Предмети виникнення яких у базі даних більше або дорівнює пороговому min.support.

Отримати всі набори, які часто зустрічаються:

Генерація кандидатів від частих предметів.

Підсумок результатів, щоб знайти набори, які часто зустрічаються.

2.Генерують сильні асоціативні правила з часто зустрічаються наборів

Правила, які задовольняють min.support і min.confidence поріг.

Дизайн високого рівня

Початок

Отримати всі набори, які часто зустрічаються

Генерація кандидатських наборів

Отримати всі набори, які часто зустрічаються

Згенерувати Set = NULL  

Згенерувати асоціативне правило

Ні

Так

Приклад

База даних складається з п'яти операцій. Нехай min sup = 50% and min con f = 80%.

База Даних

Т-ID	Продукт
	ACD
	BCE
	ABCE
	BE

Рішення

Крок 1:Знайти всі набори, які часто зустрічаються

1-Група продуктів	Підтримка
{A}
{B}
{C}
{E}

База Даних

Т-ID	Продукт
	ACD
	BCE
	L1 ABCE
	BE

Зєднання

2-Група продуктів	Підтримка
{A C}
{B C}
{B E}
{C E}

Продукт	Підтримка
{A B}
{A C}
{A E}
{B C}
{B E}
{C E}

Зєднання

Витягти

L2

С2

Група продуктів

{B C E}

3-Група продуктів	Підтримка
{B C E}

L3\3

Витягти

С3№3

Всі набори, які часто зустрічаються

{ A } { B } { C } { E } { A C } { B C } { C E } { B C E }

Крок 2: Створення сильних асоціативних правил з наборами, які часто зустрічаються

Правило	Підтримка	Підтримка	Впевненість
{A}à{C}
{B}à{C}			66.66666667
{B}à{E}
{C}à{E}			66.66666667
{B}à{C E}			66.66666667
{C}à{B E}			66.66666667
{E}à{B C}			66.66666667
{C}à{A}			66.66666667
{C}à{B}
{E}à{B}			66.66666667
{E}à{C}
{}à{}			66.66666667
{}à{}

Решітка

Закрита Група: підтримка всіх батьків не рівні підтримкою набору елементів.

Максимальний набір елементів: всі батьки, яких набір елементів повинен бути рідкісним.

Майте на увазі:

Рідкісні

Закриті

Макс.

Дата добавления: 2015-10-30