aprioriapriori算法的计算复杂度受什么影响

apriori  时间:2021-06-22  阅读:()

数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么?

算法:Apriori 输入:D - 事务数据库;min_sup - 最小支持度计数阈值 输出:L - D中的频繁项集 方法: L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集 For(k=2;Lk-1!=null;k++){ Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选,并剪枝 For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数 Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集 For each 候选c 属于 Ct c.count++; } Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup} } Return L=所有的频繁集; Procedure apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) For each项集l1属于Lk-1 For each项集 l2属于Lk-1 If((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&…….. && (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1]关联规则apriori算法是用什么语言随着信息时代的发展,信息量呈几何级数增长,人们发现从这些海量信息中获取有用的信息越来越困难,要找出信息背后隐藏的规律更是不可想象。

数据挖掘就是从大量数据中获取有用信息的一门新技术,关联规则挖掘是数据挖掘方法中的一种。

本文详细论述了基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计开发过程。

系统基于经典的Apriori算法,对事务数据库进行了位图矩阵转换,大大提高了搜索效率,并能分别挖掘频繁项集和关联规则。

论文组织如下:首先介绍了数据挖掘的产生、定义和应用;接着阐述了关联规则挖掘的基本概念;然后对系统的需求进行了分析,并提出设计方案;紧接着是系统的具体实现;最后对系统进行了测试,将系统用于挖掘中药方剂库中的药对药组,验证了系统的正确性和实用性。

关键词:数据挖掘;关联规则;A弧搐汾短莴的风痊袱花priori算法

如何提高apriori算法的效率

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。

在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库。

算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率。

apriori算法的计算复杂度受什么影响

一个算法的时间复杂度和其空间复杂度的关系可这样理解 一个算法要做高效率低存储是很困难的,也就是说,算法的时间复杂度小,可能需要较大的空间复杂度。

反之亦然。

也可以说,通过空间换得时间 希望我的回答可以帮到您哦

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