Explication détaillée de l'algorithme a priori des règles d'association

Les règles d'association sont une technologie importante dans l'exploration de données, qui sont utilisées pour découvrir des associations entre les éléments d'un ensemble de données. Étapes de l'algorithme : 1. L'algorithme doit initialiser un ensemble d'éléments candidats contenant tous les éléments uniques ; 2. L'algorithme générera un ensemble d'éléments candidats basé sur des ensembles d'éléments fréquents ; 3. L'algorithme élaguera l'ensemble d'éléments candidats ; est satisfait. Les ensembles d'éléments candidats requis seront ensuite utilisés comme nouveaux ensembles d'éléments fréquents et entreront dans le prochain tour d'itération. 5. À la fin de l'itération, l'algorithme obtiendra tous les ensembles d'éléments fréquents qui atteignent le seuil défini. Des règles d'association sont ensuite générées sur la base d'ensembles d'éléments fréquents.

Les règles d'association sont une technologie importante dans l'exploration de données, qui sont utilisées pour découvrir l'association entre les éléments de l'ensemble de données. L'algorithme a priori des règles d'association est un algorithme couramment utilisé pour les règles d'association minière. Les principes et les étapes de l’algorithme a priori des règles d’association seront présentés en détail ci-dessous.

Principe de l'algorithme

L'algorithme a priori de règle d'association repose sur deux concepts clés : le support et la confiance. Le support représente la fréquence d'apparition d'un ensemble d'éléments dans les données, tandis que la confiance représente la fiabilité de la règle. L'idée principale de l'algorithme est de générer des ensembles d'éléments candidats à partir d'ensembles d'éléments fréquents par itération, de calculer le support et la confiance, et enfin de trouver des règles d'association qui répondent au seuil défini.

Étapes de l'algorithme

Les étapes de l'algorithme a priori de la règle d'association sont les suivantes :

Initialisation

Tout d'abord, l'algorithme doit initialiser un ensemble d'éléments candidats contenant tous les éléments uniques. Ces ensembles d'éléments sont appelés ensembles d'éléments 1. L'algorithme analyse ensuite l'ensemble de données et calcule la prise en charge de chaque ensemble d'un élément.

Générer des ensembles d'éléments candidats

Par itération, l'algorithme générera des ensembles d'éléments candidats en fonction des ensembles d'éléments fréquents. Les ensembles d'éléments fréquents font référence aux ensembles d'éléments dont la prise en charge est supérieure ou égale au seuil défini. En supposant que l'ensemble d'éléments fréquents de l'itération actuelle est un ensemble de k éléments, alors en prenant l'union des ensembles de k éléments et en supprimant les éléments en double, un ensemble de k + 1 éléments peut être généré. L'algorithme analyse ensuite l'ensemble de données et calcule la prise en charge de chaque ensemble d'éléments k+1.

Élagage

Après avoir généré l'ensemble d'éléments candidats, l'algorithme élaguera l'ensemble d'éléments candidats. Si un sous-ensemble d’un ensemble d’éléments candidat n’est pas un ensemble d’éléments fréquent, alors l’ensemble d’éléments candidat ne peut pas être un ensemble d’éléments fréquent. Par conséquent, l’algorithme supprime ces ensembles d’éléments candidats qui ne répondent pas aux exigences.

Mettre à jour les ensembles d'éléments fréquents

Grâce à l'opération d'élagage, l'algorithme obtient des ensembles d'éléments candidats qui répondent aux exigences. Ensuite, l’algorithme utilisera ces ensembles d’éléments candidats comme nouveaux ensembles d’éléments fréquents et entrera dans le prochain cycle d’itération.

Générer des règles d'association

À la fin de l'itération, l'algorithme obtiendra tous les ensembles d'éléments fréquents qui répondent au seuil défini. L'algorithme génère ensuite des règles d'association basées sur des ensembles d'éléments fréquents. Les règles d'association sont générées par le calcul de la confiance. Pour un ensemble d'éléments fréquents, plusieurs règles d'association peuvent être générées. Les règles d'association se présentent sous la forme A->B, où A et B sont respectivement des sous-ensembles d'ensembles d'éléments fréquents.

Optimisation de l'algorithme

L'algorithme a priori de règle d'association peut être confronté au problème d'une complexité de calcul élevée lors du traitement d'ensembles de données à grande échelle. Afin de réduire la complexité de calcul, les mesures d'optimisation suivantes peuvent être adoptées :

Compresser l'ensemble de données

Vous pouvez supprimer les ensembles d'éléments non fréquents dans l'ensemble de données en compressant l'ensemble de données, réduisant ainsi la quantité de calcul.

Utilisation de la table de hachage

Vous pouvez utiliser une table de hachage pour stocker des ensembles d'éléments fréquents, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche. La

Base de données de transactions

peut convertir l'ensemble de données sous la forme d'une base de données de transactions, et chaque transaction représente un ensemble d'éléments. Cela peut réduire le nombre de fois où l’ensemble de données est analysé et améliorer l’efficacité de l’algorithme.

En résumé, l'algorithme apriori des règles d'association est un algorithme couramment utilisé pour les règles d'association minière. Par itération, des ensembles d'éléments candidats sont générés à partir d'ensembles d'éléments fréquents, le support et la confiance sont calculés et les règles d'association qui répondent au seuil défini sont finalement trouvées. Afin de réduire la complexité informatique, des mesures d'optimisation telles que la compression de l'ensemble de données, l'utilisation de tables de hachage et de bases de données de transactions peuvent être adoptées.

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