apriori如何实现apriori算法

Clementine关联规则Apriori算法事务模式怎么使用

算法： Apriori算法，使用逐层迭代找出频繁项集。

输入：事务数据库D；最小支持度阈值min_sup。

输出：D 中的频繁项集L。

1） L1 = find_frequent_1_itemsets（D）； 2） for （k = 2； Lk-1 ≠ ； k++） { 3） Ck = aproiri_gen（Lk-1，min_sup）； 4） for each transaction t D{ //scan D for count 5） Ct = subset（Ck，t）； //get subsets of t that are candidates 6） for each candidate c Ct 7） c.count++； 8） } 9） Lk={c Ck | c.count ≥ min_sup} 10） } 11） return L = ∪kLk；

问读音：null，Apriori，FP-Growth的读法

汉语标出可真不准确，不方便啊 servlet /s?:vlit/--/se wu li te/ HTML 就是一个一个字母的读，它是hyper text markup language简写 null /n?l/--/na ou/ apriori 英文发音为:/?pri?ri/--/e pe rui ao rui/ FP-Growth 英文发音为：/aif pi: gr?uθ/--/F P-ge rou si/ 前面一个词一般读中文 普瑞奥瑞 后面的一个词 直接读英文

如何实现apriori算法

import?java.util.HashMap; import?java.util.HashSet; import?java.util.Iterator; import?java.util.Map; import?java.util.Set; import?java.util.TreeMap; /** *?<B>关联规则挖掘：Apriori算法</B> *? *?<P>按照Apriori算法的基本思想来实现 *? *?@author?king *?@since?2013/06/27 *? */ public?class?Apriori?{ private?Map<Integer,?Set<String>>?txDatabase;?//?事务数据库 private?Float?minSup;?//?最小支持度 private?Float?minConf;?//?最小置信度 private?Integer?txDatabaseCount;?//?事务数据库中的事务数 private?Map<Integer,?Set<Set<String>>>?freqItemSet;?//?频繁项集集合 private?Map<Set<String>,?Set<Set<String>>>?assiciationRules;?//?频繁关联规则集合 public?Apriori( ????Map<Integer,?Set<String>>?txDatabase,? ????Float?minSup,? ????Float?minConf)?{ ???this.txDatabase?=?txDatabase; ???this.minSup?=?minSup; ???this.minConf?=?minConf; ???this.txDatabaseCount?=?this.txDatabase.size(); ???freqItemSet?=?new?TreeMap<Integer,?Set<Set<String>>>(); ???assiciationRules?=?new?HashMap<Set<String>,?Set<Set<String>>>(); } /** *?扫描事务数据库，计算频繁1-项集 *?@return */ public?Map<Set<String>,?Float>?getFreq1ItemSet()?{ ???Map<Set<String>,?Float>?freq1ItemSetMap?=?new?HashMap<Set<String>,?Float>(); ???Map<Set<String>,?Integer>?candFreq1ItemSet?=?this.getCandFreq1ItemSet(); ???Iterator<Map.Entry<Set<String>,?Integer>>?it?=?candFreq1ItemSet.entrySet().iterator(); ???while(it.hasNext())?{ ????Map.Entry<Set<String>,?Integer>?entry?=?it.next(); ????//?计算支持度 ????Float?supported?=?new?Float(entry.getValue().toString())/new?Float(txDatabaseCount); ????if(supported>=minSup)?{ ?????freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(),?supported); ????} ???} ???return?freq1ItemSetMap; } /** *?计算候选频繁1-项集 *?@return */ public?Map<Set<String>,?Integer>?getCandFreq1ItemSet()?{ ???Map<Set<String>,?Integer>?candFreq1ItemSetMap?=?new?HashMap<Set<String>,?Integer>(); ???Iterator<Map.Entry<Integer,?Set<String>>>?it?=?txDatabase.entrySet().iterator(); ???//?统计支持数，生成候选频繁1-项集 ???while(it.hasNext())?{ ????Map.Entry<Integer,?Set<String>>?entry?=?it.next(); ????Set<String>?itemSet?=?entry.getValue(); ????for(String?item?:?itemSet)?{ ?????Set<String>?key?=?new?HashSet<String>(); ?????key.add(item.trim()); ?????if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key))?{ ??????Integer?value?=?1; ??????candFreq1ItemSetMap.put(key,?value); ?????} ?????else?{ ??????Integer?value?=?1+candFreq1ItemSetMap.get(key); ??????candFreq1ItemSetMap.put(key,?value); ?????} ????} ???} ???return?candFreq1ItemSetMap; } /** *?根据频繁(k-1)-项集计算候选频繁k-项集 *? *?@param?m?其中m=k-1 *?@param?freqMItemSet?频繁(k-1)-项集 *?@return */ public?Set<Set<String>>?aprioriGen(int?m,?Set<Set<String>>?freqMItemSet)?{ ???Set<Set<String>>?candFreqKItemSet?=?new?HashSet<Set<String>>(); ???Iterator<Set<String>>?it?=?freqMItemSet.iterator(); ???Set<String>?originalItemSet?=?null; ???while(it.hasNext())?{ ????originalItemSet?=?it.next(); ????Iterator<Set<String>>?itr?=?this.getIterator(originalItemSet,?freqMItemSet); ????while(itr.hasNext())?{ ?????Set<String>?identicalSet?=?new?HashSet<String>();?//?两个项集相同元素的集合(集合的交运算)???? ?????identicalSet.addAll(originalItemSet);? ?????Set<String>?set?=?itr.next();? ?????identicalSet.retainAll(set);?//?identicalSet中剩下的元素是identicalSet与set集合中公有的元素 ?????if(identicalSet.size()?==?m-1)?{?//?(k-1)-项集中k-2个相同 ??????Set<String>?differentSet?=?new?HashSet<String>();?//?两个项集不同元素的集合(集合的差运算) ??????differentSet.addAll(originalItemSet); ??????differentSet.removeAll(set);?//?因为有k-2个相同，则differentSet中一定剩下一个元素，即differentSet大小为1 ??????differentSet.addAll(set);?//?构造候选k-项集的一个元素(set大小为k-1,differentSet大小为k) ??????if(!this.has_infrequent_subset(differentSet,?freqMItemSet)) ??????????candFreqKItemSet.add(differentSet);?//?加入候选k-项集集合 ?????} ????} ???} ???return?candFreqKItemSet; } /** ?*?使用先验知识，剪枝。

若候选k项集中存在k-1项子集不是频繁k-1项集，则删除该候选k项集 ?*?@param?candKItemSet ?*?@param?freqMItemSet ?*?@return ?*/ private?boolean?has_infrequent_subset(Set<String>?candKItemSet,?Set<Set<String>>?freqMItemSet)?{ Set<String>?tempSet?=?new?HashSet<String>(); tempSet.addAll(candKItemSet); Iterator<String>?itItem?=?candKItemSet.iterator(); while(itItem.hasNext())?{ String?item?=?itItem.next(); tempSet.remove(item);//?该候选去掉一项后变为k-1项集 if(!freqMItemSet.contains(tempSet))//?判断k-1项集是否是频繁项集 return?true; tempSet.add(item);//?恢复 } return?false; } /** *?根据一个频繁k-项集的元素(集合)，获取到频繁k-项集的从该元素开始的迭代器实例 *?@param?itemSet *?@param?freqKItemSet?频繁k-项集 *?@return */ private?Iterator<Set<String>>?getIterator(Set<String>?itemSet,?Set<Set<String>>?freqKItemSet)?{ ???Iterator<Set<String>>?it?=?freqKItemSet.iterator(); ???while(it.hasNext())?{ ????if(itemSet.equals(it.next()))?{ ?????break; ????} ???} ???return?it; } /** *?根据频繁(k-1)-项集，调用aprioriGen方法，计算频繁k-项集 *? *?@param?k? *?@param?freqMItemSet?频繁(k-1)-项集 *?@return */ public?Map<Set<String>,?Float>?getFreqKItemSet(int?k,?Set<Set<String>>?freqMItemSet)?{ ???Map<Set<String>,?Integer>?candFreqKItemSetMap?=?new?HashMap<Set<String>,?Integer>(); ???//?调用aprioriGen方法，得到候选频繁k-项集 ???Set<Set<String>>?candFreqKItemSet?=?this.aprioriGen(k-1,?freqMItemSet); ???//?扫描事务数据库 ???Iterator<Map.Entry<Integer,?Set<String>>>?it?=?txDatabase.entrySet().iterator(); ???//?统计支持数 ???while(it.hasNext())?{ ????Map.Entry<Integer,?Set<String>>?entry?=?it.next(); ????Iterator<Set<String>>?kit?=?candFreqKItemSet.iterator(); ????while(kit.hasNext())?{ ?????Set<String>?kSet?=?kit.next(); ?????Set<String>?set?=?new?HashSet<String>(); ?????set.addAll(kSet); ?????set.removeAll(entry.getValue());?//?候选频繁k-项集与事务数据库中元素做差运算 ?????if(set.isEmpty())?{?//?如果拷贝set为空，支持数加1 ??????if(candFreqKItemSetMap.get(kSet)?==?null)?{ ???????Integer?value?=?1; ???????candFreqKItemSetMap.put(kSet,?value); ??????} ??????else?{ ???????Integer?value?=?1+candFreqKItemSetMap.get(kSet); ???????candFreqKItemSetMap.put(kSet,?value); ??????} ?????} ????} ???}