# 使用 PyTorch 的 Apriori 算法包实现关联规则学习
## 什么是 Apriori 算法？
Apriori 算法是一种经典的关联规则学习算法，主要用于发现数据集中频繁项集和生成关联规则。它的核心思想是“无频不约”，即如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也必定是频繁的。
## PyTorch 中的 Apriori 算法包
虽然 PyTorch 主要用于深度学习，但它也提供了
APRIORI算法就是关联分析的一种算法主要概念:频繁项集，关联规则，支持度，置信度。频繁项集:经常出现的一些集合关联规则:意味这两种元素具有某种强烈的联系支持度:数据集中包含该项集的记录占总记录的比例置信度:对应支持度相除详细代码from numpy import *
#导入数据
def loadDataSet():
return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1,
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2023-10-08 00:14:14
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分解过程如下，完整代码在最后。 不知道apriori算法规则的小伙伴可以看看我写的另一个文章def load_data_set():
"""
加载一个示例数据集(来自数据挖掘:概念和技术，第3版)
返回:数据集:事务列表。每个事务包含若干项。
"""
data_set = [
['l1', 'l2', 'l5']
, ['l2
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2023-08-24 19:00:55
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算法思想Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。首先找出所有的频繁项集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频繁项集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。然后使用第1步找到的频繁项集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小置信度
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2023-07-03 22:15:11
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文章目录一、相关概念二、Apriori算法三、Apriori算法示例：四、代码实现：参考链接：apriori算法 python实现一、相关概念支持度：support(A =>B) = P(A ∪B)置信度：confidence (A =>B) = P(B | A) = P(A ∪B) / P(A)二、Apriori算法Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。利用的是Ap
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2023-06-13 19:59:11
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概念介绍转自代码一部分参考的这位老哥，自己加了一部分自己的理解1.Apriori算法简介Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指"来自以前"。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apr
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2023-07-03 22:15:36
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# Apriori算法简介及Python包使用
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中项集之间的频繁项集及其关联规则。该算法基于频繁项集的性质，通过迭代地生成候选项集和计算它们的支持度来找出频繁项集。本文将介绍Apriori算法的原理，并展示如何使用Python包进行关联规则挖掘。
## Apriori算法原理
Apriori算法的核心思想是基于Apriori原则，
原创
2023-07-21 07:05:38
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## Apriori算法Python包科普
### 什么是Apriori算法？
Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法，它通过分析数据集中物品之间的频繁项集来发现它们之间的关联关系。这种关系在市场营销、电子商务和商业数据分析中非常有用，可以帮助我们了解客户之间的购买习惯和商品之间的关联性。
### Apriori算法的原理
Apriori算法的核心思想是通过扫描数据集多次来找出
博文目录简述正文摘要介绍算法原始版改进版实现实验分析实现代码原始版优化版 简述数据挖掘课程的作业，要求研究一个算法并写一篇实验报告。本次报告使用Overleaf编写，模板使用的IEEE期刊，后续将展示本次报告源码。以下正文内容是该报告的中文翻译，内容有删改。2022-5-27: 增加代码注释中2022-6-03: 代码注释完成, 编写笔记中2022-6-17: 笔记编写完成, 添加报告源码本次报告
这里主要介绍以下几个算法：（一）Apriori算法：概念：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。通俗理解：找出关联最强的事件。应用：商业、网络安全、高校管理、移动通信、地球科学相关术语： 1.支持度：A、B同时发生的概率，即
。
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2023-10-18 20:48:29
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1 Apriori算法简介Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指"来自以前"。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索
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2023-10-08 00:14:12
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
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2023-10-27 05:00:45
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AprioriDemoPython,两款Apriori算法实践与比较，基于今日头条数据的练习题Apriori算法是通过限制候选产生发现频繁项集。总的来说，Apriori算法其实效率并不高，大规模数据计算的时候，需要考虑性能问题。 code + data可见：mattzheng/AprioriDemo盗图盗图：20190705更新更新了apriori3.py对数据运行时长可以通过runApriori
Apriori算法是通过限制候选产生发现频繁项集。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合，记为L1。然后，使用L1找出频繁2项集的集合L2，使用L2找出L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。为了提高频繁项集逐层产生的效率，一种称为先验性质（Apriori prop
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2023-07-07 18:04:24
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Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在
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2023-07-07 18:03:28
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之前已经介绍过了迷宫生成算法中的深度优先算法，这次让我来解析下迷宫生成之一的prim算法。1. 我理解的迷宫生成算法之一的prim算法：从起点开始对图形进行分析，并把当前所在的格子和走过的格子标记为1，从起始格子出发，找到当前格子下一步能走的路径，然后随机选择一个能走的路径走，直到没有路径可走，那么就返回可以选择其他路径的单元格，继续探索可以的方法，直到把所有的单元格都走完了，迷宫就生
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2023-09-27 17:46:29
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Apriori算法详解与实现一、摘要二、绪论三、算法介绍1、项目2、项集3、项集的支持度4、关联规则5、关联规则的置信度6、频繁k项集7、算法流程四、代码实现五、引用 一、摘要 本文讲解Apriori算法的原理，梳理了Apriori算法的实现流程，并使用Java实现Apriori算法，通过Java自身集合操作和缓存等操作减少算法的扫描次数，使Apriori算法具有较高的性能。二、绪论 随着社
一、Apriori算法性质性质一：候选的k元组集合Ck中，任意k-1个项组成的集合都来自于Lk.性质二：若k维数据项目集X={i1,i2,…,ik}中至少存在一个j∈X，使得|L(k-1)(j)|<k-1,则X不是频繁项集。即若Lk-1中有一个元素C包含一个项目i，使得|L(k-1)(j)|<k-1，则所有Lk-1与C中元素连接生成的候选k维数据项集不可能是频繁项目集。eg.购物篮中的
关键规则挖掘算法（一）Apriori算法Apriori算法原理Apriori算法是著名的关联规则挖掘算法。假如我们在经营一家商品种类并不多的杂货店，我们对哪些经常在一起被购买的商品非常感兴趣。我们只有四种商品：商品0、商品1、商品2、商品3。那么所有可能被一起购买的商品组合都有哪些？这些商品组合可能著有一种商品，比如商品0，也可能包括两种、三种或所有四种商品。但我们不关心某人买了两件商品0以及四件
基本原理关联分析（association analysis）就是从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系。这里的主要问题是，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间内找到频繁项集。Apriori算法正是...
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2015-08-12 09:48:00
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