数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书
整个教学和实验中,我们强调学生切实培养动手实践能力,掌握数据挖掘的基本方法。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。数据仓库里的数据通常只需要两种操作:初始化载入和数据访问,因此其数据相对稳定,极少或根本不更新。
数据准备:获取原始的数据,并从中抽取一定数量的子集,建立数据挖掘库,其中一个问题是如果企业原来的数据仓库满足数据挖掘的要求,就可以将数据仓库作为数据挖掘库。
急需C++实现的Apriori算法代码
1、Apriori,主体分两步走:a. 根据 原始数据 得到1 – k项集,再根据support(支持度)得到频繁1项集,频繁2项集,频繁3项集… 一直到频繁k项集,这一步是运算量最大的,也是hadoop集群的瓶颈。
2、candidate c ∈ Ct (7) c.count++;(8) } (9) Lk ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} (10) } (11) return L= ∪ k Lk;可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库,是Apriori算法的两大缺点。
3、 本篇的Apriori算法主要是基于频繁集的关联分析。其主要目的就是为了寻找强关联规则。
4、1 基本概要 Apriori算法利用频繁项集的先验知识,不断地按照层次进行迭代,计算数据集中的所有可能的频繁项集,它的分析主要包括两个核心部分。根据支持度找出频繁项集;根据置信度产生关联规则。
用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序,完整有详细注解
似乎while循环的K永远都是固定的,也就是都是频繁2项集的个数。
对一数据集用apriori 算法做关联分析,用matlab 实现。方法手段 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
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。
实验五 Apriori算法实现 实验目的 掌握Apriori 算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程; 根据算法描述编程实现算法,调试运行。并结合相关实验数据进行应用,得到分析结果。 数据和删除数据的操作。