Assoziationsregeln sind eine wichtige Technologie im Data Mining, mit der Assoziationen zwischen Elementen in einem Datensatz ermittelt werden. Algorithmusschritte: 1. Der Algorithmus muss einen Kandidatenelementsatz initialisieren, der alle einzelnen Elemente enthält. 2. Der Algorithmus generiert einen Kandidatenelementsatz basierend auf häufigen Elementsätzen ist erfüllt. Die erforderlichen Kandidaten-Item-Sets werden dann als neue häufige Item-Sets verwendet und treten in die nächste Iterationsrunde ein. 5. Wenn die Iteration endet, erhält der Algorithmus alle häufigen Item-Sets, die den festgelegten Schwellenwert erfüllen. Anschließend werden Assoziationsregeln basierend auf häufigen Itemsets generiert.
Assoziationsregeln sind eine wichtige Technologie im Data Mining, mit deren Hilfe die Assoziation zwischen Elementen im Datensatz ermittelt wird. Der Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus ist ein häufig verwendeter Algorithmus für Mining-Assoziationsregeln. Die Prinzipien und Schritte des Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus werden im Folgenden ausführlich vorgestellt.
Algorithmusprinzip
Der Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus basiert auf zwei Schlüsselkonzepten: Unterstützung und Vertrauen. Die Unterstützung stellt die Häufigkeit dar, mit der ein Elementsatz in den Daten erscheint, während die Konfidenz die Zuverlässigkeit der Regel darstellt. Die Kernidee des Algorithmus besteht darin, durch Iteration Kandidatenelementmengen aus häufigen Elementmengen zu generieren, Unterstützung und Konfidenz zu berechnen und schließlich Assoziationsregeln zu finden, die den festgelegten Schwellenwert erfüllen.
Algorithmusschritte
Die Schritte des Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus sind wie folgt:
Initialisierung
Zuerst muss der Algorithmus einen Kandidatenelementsatz initialisieren, der alle Einzelelemente enthält. Diese Itemsets werden 1-Itemsets genannt. Der Algorithmus scannt dann den Datensatz und berechnet die Unterstützung für jeden 1-Item-Satz.
Kandidatenelementsätze generieren
Durch Iteration generiert der Algorithmus Kandidatenelementsätze basierend auf häufigen Elementsätzen. Häufige Itemsets beziehen sich auf Itemsets, deren Unterstützung größer oder gleich dem festgelegten Schwellenwert ist. Unter der Annahme, dass die häufige Elementmenge der aktuellen Iteration eine k-Elementmenge ist, kann durch die Vereinigung der k-Elementmengen und das Entfernen doppelter Elemente eine k+1-Elementmenge generiert werden. Der Algorithmus scannt dann den Datensatz und berechnet die Unterstützung jedes k+1-Elementsatzes.
Bereinigung
Nachdem der Kandidaten-Itemset generiert wurde, bereinigt der Algorithmus den Kandidaten-Itemset. Wenn eine Teilmenge eines Kandidaten-Itemsets kein häufiges Itemset ist, kann das Kandidaten-Itemset kein häufiges Itemset sein. Daher löscht der Algorithmus diese Kandidatenelementsätze, die die Anforderungen nicht erfüllen.
Aktualisieren Sie häufige Itemsets.
Durch den Bereinigungsvorgang erhält der Algorithmus Kandidatenelementsets, die den Anforderungen entsprechen. Anschließend verwendet der Algorithmus diese Kandidaten-Itemsets als neue häufige Itemsets und tritt in die nächste Iterationsrunde ein.
Zuordnungsregeln generieren
Wenn die Iteration endet, ruft der Algorithmus alle häufigen Elementmengen ab, die den festgelegten Schwellenwert erfüllen. Der Algorithmus generiert dann Assoziationsregeln basierend auf häufigen Itemsets. Assoziationsregeln werden durch Berechnung der Konfidenz generiert. Für ein häufiges Itemset können mehrere Assoziationsregeln generiert werden. Die Assoziationsregeln haben die Form A->B, wobei A und B Teilmengen von häufigen Itemsets sind.
Algorithmusoptimierung
Der Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus kann bei der Verarbeitung großer Datensätze mit dem Problem einer hohen Rechenkomplexität konfrontiert sein. Um die Rechenkomplexität zu reduzieren, können die folgenden Optimierungsmaßnahmen ergriffen werden:
Komprimieren Sie den Datensatz.
Sie können den Datensatz komprimieren, um nicht häufige Elementsätze im Datensatz zu löschen und so den Rechenaufwand zu reduzieren.
Hash-Tabelle verwenden
Sie können eine Hash-Tabelle verwenden, um häufige Elementsätze zu speichern und so die Effizienz der Suche zu verbessern.
Transaktionsdatenbank
kann den Datensatz in die Form einer Transaktionsdatenbank umwandeln, und jede Transaktion stellt einen Artikelsatz dar. Dies kann die Anzahl der Scans des Datensatzes reduzieren und die Effizienz des Algorithmus verbessern.
Zusammenfassend ist der Assoziationsregel-Apriori-Algorithmus ein häufig verwendeter Algorithmus für Mining-Assoziationsregeln. Durch Iteration werden Kandidatenelementsätze aus häufigen Elementsätzen generiert, Unterstützung und Konfidenz berechnet und schließlich Assoziationsregeln gefunden, die den festgelegten Schwellenwert erfüllen. Um den Rechenaufwand zu reduzieren, können Optimierungsmaßnahmen wie die Komprimierung des Datensatzes, die Verwendung von Hash-Tabellen und Transaktionsdatenbanken eingesetzt werden.
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