【网络数据挖掘——数据挖掘基础】关联规则

Aprior算法流程

　　　　下面我们对Aprior算法流程做一个总结。

　　　　输入：数据集合D，支持度阈值αα

　　　　输出：最大的频繁k项集

　　　　1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。k=1，频繁0项集为空集。

　　　　2）挖掘频繁k项集

　　　　　　a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度

　　　　　　b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集为空，则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果，算法结束。如果得到的频繁k项集只有一项，则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果，算法结束。

　　　　　　c) 基于频繁k项集，连接生成候选频繁k+1项集。

　　　　3） 令k=k+1，转入步骤2。

　　　　从算法的步骤可以看出，Aprior算法每轮迭代都要扫描数据集，因此在数据集很大，数据种类很多的时候，算法效率很低。