1樓:會飛的小兔子
scikit-learn 是不是沒有 apriori,fp-growth 的 api
python開源工復具包:scikit-learn 是關於機制器學bai習的開du發包,主頁:zhi
這個包把經典的機器學習演算法都利用python進行了實dao現,是學習機器學習很好理論與實踐結合材料,但是在安裝scikit-learn 出現各種奇怪問題,這裡做一個總結。
為了方便以後python各類工具包安裝,可以先安裝python easy_install
python哪個包實現apriori
2樓:藥伽
如連線中的例子,雖然新的項集滿足 子集; 都是頻繁項集,但其他子集也得滿足,這裡特指剩下兩個,。所以驗證一下他們,如果他們不滿足,可根據定理1,新的項集也肯定不頻繁。
所以剪枝的過程就是驗證ck中所有項集的所有k-1子集是否都頻繁(只要看看他們是不是在lk-1集合中即可),這樣雖然要檢查很多遍,但不需要對整個資料庫進行遍歷就能篩去許多不滿足的情況。
上述方法是經典的apriori演算法,這兩個步驟在k較高(3或以上)時效果非常好,因為商品同時存在的可能性會隨k增大顯著減小。
但是在k=2的時候(k=1用不到apriori演算法,必須遍歷一遍資料庫,相當於「鏈引發」),因為1項集一般都是頻繁的,所以上述兩個步驟基本上相當於沒有用,還得遍歷c(n,2)次資料庫,n為頻繁1項集的數量。
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