Apriori算法其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本次的频繁项。Apriori是关联分析中核心的算法。Apriori算法的特点只能处理分类变量，无法处理数值型变量；数据存储可以是交易数据格式（事务表），或者是事实表方式（表格数据）；算法核心在于提升关联规则产生的效率而设计的。Apriori的思想正如我们之前所提到的，我们希望置信度和支持度
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2023-07-03 22:15:03
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在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法，频...
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2013-11-11 17:38:00
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Apriori算法简介：想必大家都知道apriori算法的原理吧，最著名的关联规则发现方法R.Agrawal提出的Apriori算法。1 Apriori 算法的基本思想2 Apriori算法的基本思想是通过对数据库的多次扫描来计算项集的支持度，发现的频繁项集从而生成关联规则。Apriori算法对数据集进行多次扫描。第一次扫描得到频繁1-项集的集合,第k（k>1）次扫描的结果来产生候选k-项集
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2023-08-14 14:54:50
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0.支持度与置信度《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体)买了《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有购买《mahout实战》记录数的比例——置信度(局部)支持度、置信度越大，商品出现一起购买的次数就越多，可信度就越大。支持...
原创
2021-07-29 10:54:41
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数据挖掘中有一个很重要的应用，就是Frequent Pattern挖掘，翻译成中文就是频繁模式挖掘。这篇博客就想谈谈频繁模式挖掘相关的一些算法。
定义
何谓频繁模式挖掘呢？所谓频繁模式指的是在样本数据集中频繁出现的模式。举个例子，比如在超市的交易系统中，记载了很多次交易，每一次交易的信息包括用户购买的商品清单。如果超市主管是个有心人的话，他会发现尿不湿，啤酒这两样商品在许多用户的购物清单上都出现了
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2014-03-18 17:29:00
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文章目录前言一、实验步骤以及实现二、调试过程总结 前言实验内容： 了解Apriori算法的实现过程以及应用原理，最后用Python实现Apriori聚类算法。一、实验步骤以及实现1.构造原始数据，通过def实现。 2.将所有元素转换为frozenset型字典，存放到列表中。3.过滤掉不符合支持度的集合 4生成所有可以组合的集合。 5.对规则进行评估 获得满足最小可信度的关联规则。 6.生成候选规
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2023-07-03 22:14:55
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关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念：表中的每一行代表一次购买清单（注意你购买十盒牛奶也只计一次，即
原创
2023-06-05 13:00:45
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# 实现Apriori关联规则Python代码
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现Apriori关联规则算法。Apriori是一种常用的数据挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
## 流程概述
我们首先来看一下整个实现过程的流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ---------- |
| 1 | 导入所需的库 |
原创
2024-04-24 07:24:58
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===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 &nb
0. 前言大家好，我是多选参数的程序员，一个正再 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己再这块确实很弱，需要大补(残废了一般)。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、同排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：排序算法时间复杂度是否基于比
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2024-01-26 06:49:05
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通过查找matlab的帮助程序，对离散数据格网化采用的方法有如下5种： griddata(..., METHOD) where METHOD is one of
'nearest' - Nearest neighbor interpolation
'linear' - Linear interpolation (default)
JAVA算法系列汇总公共代码冒泡排序原理代码快速排序原理代码选择排序原理代码插入排序原理代码二分法查找原理代码 公共代码打印数组// 打印数组公用函数
public void printArr(int[] arr) {
System.out.print("[");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
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2024-04-17 15:21:19
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1、冒泡排序冒泡排序是一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。Java代码：import java.util.Random;
public class BubbleSort {
/**
* 改进的冒泡排序算法
* 通过标志位flag避免无谓的比较
*/
public static void bubbleSort( in
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2023-08-09 11:54:38
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排序算法待排序的元素需要实现 JAVA 的 Comparable 接口，该接口有 compareTo() 方法，可以用它来判断两个元素的大小关系。使用辅助函数 less() 和 swap() 来进行比较和交换的操作，使得代码的可读性和可移植性更好。敲黑板：排序算法的成本模型是比较和交换的次数，也是衡量排序算法的好坏的方式。选择排序(Selection Sort)从数组中选择最小元素，将它与数组的第
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2024-02-14 15:06:15
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Astar_Search()
{
Open = [起始节点];
Closed = [];
while (Open表非空)
{
从Open中取得一个节点X，并从OPEN表中删除。
if (X是目标节点)
{
求得路径
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2023-07-04 20:24:09
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0X00 定义 首先要明确一下什么是A*算法和八数码问题？ A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法也是一种启发性的算法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n)其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)实在状态空间中从初始节点到n节
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2023-06-11 17:50:29
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这里是princeton搜集的算法课程Java示例。包括超过了100 Java个算法程序源码、Javadoc和测试数据。点击这里查看。
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2023-06-13 21:23:53
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A星算法
A*搜寻算法，俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。
该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。
Dijkstra的Java实现可以参照《Java实现Dijkstra算法》。&
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2023-06-27 21:08:24
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描述：将第一个记录关键字和第二个记录关键字进行比较，若为逆序（即a[1]>a[2]），则将两个记录交换之，然后比较第二个和第三个关键字。依此类推，直至第N-1个记录和第N个关键字进行比较为止。时间复杂度：O(n^2)JAVA代码：1 for(int i=a.length;i>=1;i--){
2
3 for(int j=0;j<i-1;j++){
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2023-06-08 13:44:33
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A*寻路算法原理和Java实现1、概论1.1 基本介绍A*算法是一种启发式算法。启发式算法指的就是在每一步的决策都不是随机选择的，都是根据某种提示来选择最优决策。1.2 评价函数f(n)、代价函数g(n)、启发式函数h(n)首先给一张图：假设，我们找到从A节点走到B节点的最短路径，根据上图，显然有多条路径可以实现从A节点到达B节点。通常，这种查找的思想一般有两种： 第一种：贪心思想：每一次都只根据
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2023-08-18 09:18:20
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