c语言实现apriori算法：快速挖掘频繁项集

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文章目录：

• 1、关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨
• 2、频繁子图挖掘算法两种经典频繁子图挖掘算法
• 3、apriori算法流程
• 4、Apriori算法如何定义频繁项集?
• 5、Apriori算法大概流程(例题说明)

关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨

Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现在一个数据集中变量间存在的有趣的关联或模式。

理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。

Apriori算法作为关联规则挖掘的基石，其名称源于算法利用频繁项集的先验知识。1993年，Rakesh Agrawal等人首次提出如何在顾客交易数据库中发现项集间的关联规则问题，自此，Apriori算法备受关注。在数据挖掘中，基础概念至关重要。事务通常表示为包含多个项目的，每个项目（item）是事务的组成部分。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的最大频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的。包含k个项的项集成为k项集。项集的出现频率是所有包含项集的事务计数，又称为绝对支持度或支持度计数。

频繁子图挖掘算法两种经典频繁子图挖掘算法

1、针对子图挖掘，两种常见算法是AGM和FSG。AGM算法的特点是每次增加一个顶点，而FSG算法则每次添加一条边，两者在扩展子集时采取了不同的策略。另一种流行的算法是FP-growth，其核心在于将频繁子集的数据压缩到FP-tree（频繁模式树）中，这是一种高效的数据结构，用于存储项的关联信息。

2、在模式挖掘领域，根据输入数据类型的不同，可以将频繁子图挖掘算法分为两种主要类别：graph-transaction型：这种类型的算法处理的数据集由众多规模较小的图组成，每个图包含几十到几百个顶点。其计算策略是仅关注候选子图在图中是否出现，无论在同一个图中出现多少次，都只计数一次。

3、频繁子图挖掘算法的原理相对直观，主要依赖递归计数法来找出所有频繁出现的子图。然而，这种方法在处理大型图集时效率较低，主要问题在于生成候选子图时需要频繁地检查是否存在k-1子图的重复，当图的数量庞大时，这会消耗大量时间。

4、在进行子图比较之前，通常使用节点锚点来获取锚点的n跳邻域信息。这种方法可以看作是GNN思想的应用，即通过计算两个锚点的embedding来断邻域是否同构，并得到两个锚点的对应关系。图$G_T$的分解过程实际上就是获取每个节点的领域表示。深度越深，模型的成本越高。

apriori算法流程

1、算法流程 初始化阶段：设定一个最小支持度阈值，这个阈值用于确定哪些项组合是频繁的。 单项集生成：扫描数据集，计算每个单独项的频数，找出那些达到最小支持度的单项集。 项集扩展：通过组合现有的频繁项集来生成更大的候选项集，并计算它们的支持度。

2、首先，从数据库的整体交易记录开始（[公式]），计算每个商品的绝对支持度，即其出现次数。例如，假设我们得到的初始列表为{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通过设定最小绝对支持度阈值（[公式]），例如3，筛选出频繁项集。

3、Apriori算法思想主要包括找出频集和生成强关联规则两部分。频集是指出现次数至少与预设最小支持度相等的项集。强关联规则则需满足最小支持度和最小可信度。举例说明，求所有频繁项集，设最小支持度为50%，则支持度*项数=4*0.5=2，即出现次数为2的项集为频繁项集。

4、Apriori算法的工作原理基于频繁项集的查找。首先，计算单个商品的支持度，筛选出满足最小支持度阈值的项集。随后，将商品两两组合，计算K=2项集的支持度，进一步筛选出频繁项集。此过程递归进行，直至无法形成新的频繁项集，最终得到频繁项集和关联规则。

5、Apriori算法的流程主要包含两个步骤：频繁项集生成和关联规则生成。例子：假设有一个购物交易数据集，其中包括5笔交易。第一步是计算所有单一商品（如“牛奶”，“面包”等）在这5笔交易中的出现次数，并筛选出那些出现次数达到最小支持度的商品。

6、算法步骤： Apriori算法的目标是找到最大的K项频繁集。这里有两层意思，首先，我们要找到符合支持度标准的频繁集。但是这样的频繁集可能有很多。第二层意思就是我们要找到最大个数的频繁集。Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。

Apriori算法如何定义频繁项集?

1、频繁项集主要定理是Apriori算法 最基本的模式是项集，它是指若干个项的。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度（min_sup）的。其中支持度是指某个在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。

2、在Apriori算法中，一个关键概念是“频繁项集”或简称“频集”。它指的是所有支持度超过设定的最小阈值的项目组合。换句话说，如果一个项目组合在大量数据中出现的频率超过预设的最低标准，那么它就被认为是一个频繁项集。

3、频繁项集是指经常出现在一起的物品，它们被称为频繁项集，它是由数据挖掘和机器学习中的Apriori算法来计算的。Apriori算法通过计算一组物品在一个数据集中的频繁程度来计算出频繁项集。它的工作原理是，首先检查所有单个物品，然后检查两个物品的组合，以此类推，直到发现所有的频繁项集。

4、包含K个项的为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一 。

5、算法基本原理 Apriori算法基于一个关键观察：在某些交易数据集中，频繁出现的项组合往往具有某些共同属性或项。例如，如果一个商品被频繁购买，那么与该商品经常一起被购买的其他商品也可能频繁出现。算法通过迭代搜索，找出所有频繁项集，即那些出现频率超过预设阈值的项组合。

Apriori算法大概流程(例题说明)

Apriori算法思想主要包括找出频集和生成强关联规则两部分。频集是指出现次数至少与预设最小支持度相等的项集。强关联规则则需满足最小支持度和最小可信度。举例说明，求所有频繁项集，设最小支持度为50%，则支持度*项数=4*0.5=2，即出现次数为2的项集为频繁项集。

首先，从数据库的整体交易记录开始（[公式]），计算每个商品的绝对支持度，即其出现次数。例如，假设我们得到的初始列表为{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通过设定最小绝对支持度阈值（[公式]），例如3，筛选出频繁项集。

首先，使用`plot（last.rules，control = list（jitter=2，col=rev（brewer.pal（9，Greens）[4：9]），shading = lift）`绘制散点图，此处`last.rules`是通过Apriori算法对Groceries数据库进行分析后得到的关联规则。

Apriori算法基于一个关键观察：在某些交易数据集中，频繁出现的项组合往往具有某些共同属性或项。例如，如果一个商品被频繁购买，那么与该商品经常一起被购买的其他商品也可能频繁出现。算法通过迭代搜索，找出所有频繁项集，即那些出现频率超过预设阈值的项组合。

Apriori算法的工作原理基于频繁项集的查找。首先，计算单个商品的支持度，筛选出满足最小支持度阈值的项集。随后，将商品两两组合，计算K=2项集的支持度，进一步筛选出频繁项集。此过程递归进行，直至无法形成新的频繁项集，最终得到频繁项集和关联规则。

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