Apriori算法实例

上一个章节主要是关联规则以及Apiori算法的一些基本概念。

以下通过Apriori图解实例对Apriori算法进行分析：

例：最小支持度阈值为2

1、找出频繁项集

交易数据库D

交易号	项集合
T100	I1，I2，I5
T200	I2，I4
T300	I2，I3
T400	I1，I2，I4
T500	I1，I3
T600	I2，I3
T700	I1，I3
T800	I1，I2，I3，I5
T900	I1，I2，I3

Lk-1用于产生候选Ck

扫描数据库D，对每个候选进行计数。并得到候选C1

项集	支持度计数
｛I1｝	6
｛I2｝	7
｛I3｝	6
｛I4｝	2
｛I5｝	2

比较候选支持度计数与最小值尺度计数，找出频繁1项集的集合L1

项集	支持度计数
｛I1｝	6
｛I2｝	7
｛I3｝	6
｛I4｝	2
｛I5｝	2

由L1产生候选C2

项集

｛I1，I2｝

｛I1，I3｝

｛I1，I4｝

｛I1，I5｝

｛I2，I3｝

｛I2，I4｝

｛I2，I5｝

｛I3，I4｝

｛I3，I5｝

｛I4，I5｝

扫描D，对每个C2候选进行计数。

项集	支持度计数
｛I1，I2｝	4
｛I1，I3｝	4
｛I1，I4｝	1
｛I1，I5｝	2
｛I2，I3｝	4
｛I2，I4｝	2
｛I2，I5｝	2
｛I3，I4｝	0
｛I3，I5｝	1
｛I4，I5｝	0

比较候选支持度和最小支持度得到集合L2

项集	支持度计数
｛I1，I2｝	4
｛I1，I3｝	4
｛I1，I5｝	2
｛I2，I3｝	4
｛I2，I4｝	2
｛I2，I5｝	2

再通过L2得到候选C3

项集

｛I1，I2，I3｝

｛I1，I2，I5｝

产生C3的连接与剪枝步骤如下 不了解JOIN运算请点击

连接：C3＝L2 JOIN L2＝
{{I1,I2}, {I1,I3}, {I1,I5}, {I2,I3}, {I2,I4}, {I2,I5}} JOIN {{I1,I2}, {I1,I3}, {I1,I5}, {I2,I3}, {I2,I4}, {I2,I5}}

 ={{I1,I2,I3}, {I1,I2,I5}, {I1,I3,I5}, {I2,I3,I4},{I2,I3,I4}, {I2,I3,I5} ,{I2,I4,I5}}。

剪枝：{I1,I2,I3}的2-项子集是{I1,I2}, {I1,I3}和{I2,I3}。
{I1,I2,I3}的所有2-项子集都是L2的元素。因此，保留{I1,I2,I3}在C3中。
{I2,I3,I5}的2-项子集是{I2,I3}, {I2,I5}和{I3,I5}。
{I3,I5}不是L2的元素，因而不是频繁的。因此，由C3中删除{I2,I3,I5}。
剪枝后C3＝ {{I1,I2,I3}, {I1,I2,I5}}。