priori

apriori算法是聚类。Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

代码

import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.TreeMap;/*** 关联规则挖掘：Apriori算法* * 按照Apriori算法的基本思想来实现* * @author king* @...

　　经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。　　Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 （Market Basket analysis），因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

the a priori 既然a priori justification 先验的理由

一模一样

class Apriori(object):    def __init__(self, filename, min_support, item_start, item_end):        self.filename = filename        self.min_support = min_support # 最小支持度        self.min_confidence = 50        self.line_num = 0 # item的行数        self.item_start = item_start #  取哪行的item        self.item_end = item_end        self.location = [[i] for i in range(self.item_end - self.item_start + 1)]        self.support = self.sut(self.location)        self.num = list(sorted(set([j for i in self.location for j in i])))# 记录item        self.pre_support = [] # 保存前一个support,location,num        self.pre_location = []        self.pre_num = []        self.item_name = [] # 项目名        self.find_item_name()        self.loop()        self.confidence_sup()    def deal_line(self, line):        "提取出需要的项"        return [i.strip() for i in line.split(" ") if i][self.item_start - 1:self.item_end]    def find_item_name(self):        "根据第一行抽取item_name"        with open(self.filename, "r") as F:            for index,line in enumerate(F.readlines()):                if index == 0:                    self.item_name = self.deal_line(line)                    break    def sut(self, location):        """        输入[[1,2,3],[2,3,4],[1,3,5]...]        输出每个位置集的support [123,435,234...]        """        with open(self.filename, "r") as F:            support = [0] * len(location)            for index,line in enumerate(F.readlines()):                if index == 0: continue                # 提取每信息                item_line = self.deal_line(line)                for index_num,i in enumerate(location):                    flag = 0                    for j in i:                        if item_line[j] != "T":                            flag = 1                            break                    if not flag:                        support[index_num] += 1            self.line_num = index # 一共多少行,出去第一行的item_name        return support    def select(self, c):        "返回位置"        stack = []        for i in self.location:            for j in self.num:                if j in i:                    if len(i) == c:                        stack.append(i)                else:                    stack.append([j] + i)        # 多重列表去重        import itertools        s = sorted([sorted(i) for i in stack])        location = list(s for s,_ in itertools.groupby(s))        return location    def del_location(self, support, location):        "清除不满足条件的候选集"        # 小于最小支持度的剔除        for index,i in enumerate(support):            if i < self.line_num * self.min_support / 100:                support[index] = 0        # apriori第二条规则,剔除        for index,j in enumerate(location):            sub_location = [j[:index_loc] + j[index_loc+1:]for index_loc in range(len(j))]            flag = 0            for k in sub_location:                if k not in self.location:                    flag = 1                    break            if flag:                support[index] = 0        # 删除没用的位置        location = [i for i,j in zip(location,support) if j != 0]        support = [i for i in support if i != 0]        return support, location    def loop(self):        "s级频繁项级的迭代"        s = 2        while True:            print "-"*80            print "The" ,s - 1,"loop"            print "location" , self.location            print "support" , self.support            print "num" , self.num            print "-"*80            # 生成下一级候选集            location = self.select(s)            support = self.sut(location)            support, location = self.del_location(support, location)            num = list(sorted(set([j for i in location for j in i])))            s += 1            if  location and support and num:                self.pre_num = self.num                self.pre_location = self.location                self.pre_support = self.support                self.num = num                self.location = location                self.support = support            else:                break    def confidence_sup(self):        "计算confidence"        if sum(self.pre_support) == 0:            print "min_support error" # 第一次迭代即失败        else:            for index_location,each_location in enumerate(self.location):                del_num = [each_location[:index] + each_location[index+1:] for index in range(len(each_location))] # 生成上一级频繁项级                del_num = [i for i in del_num if i in self.pre_location] # 删除不存在上一级频繁项级子集                del_support = [self.pre_support[self.pre_location.index(i)] for i in del_num if i in self.pre_location] # 从上一级支持度查找                # print del_num                # print self.support[index_location]                # print del_support                for index,i in enumerate(del_num): # 计算每个关联规则支持度和自信度                    index_support = 0                    if len(self.support) != 1:                        index_support = index                    support =  float(self.support[index_location])/self.line_num * 100 # 支持度                    s = [j for index_item,j in enumerate(self.item_name) if index_item in i]                    if del_support[index]:                        confidence = float(self.support[index_location])/del_support[index] * 100                        if confidence > self.min_confidence:                            print ",".join(s) , "->>" , self.item_name[each_location[index]] , " min_support: " , str(support) + "%" , " min_confidence:" , str(confidence) + "%"def main():    c = Apriori("basket.txt", 14, 3, 13)    d = Apriori("simple.txt", 50, 2, 6)if __name__ == "__main__":    main()Apriori(filename, min_support, item_start, item_end)参数说明filename:(路径)文件名min_support:最小支持度item_start:item起始位置item_end:item结束位置import aprioric = apriori.Apriori("basket.txt", 11, 3, 13)输出：

bi ci

　　经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。　　Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 （Market Basket analysis），因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

算法：Apriori输入：D - 事务数据库；min_sup - 最小支持度计数阈值输出：L - D中的频繁项集方法：L1=find_frequent_1-itemsets(D); // 找出所有频繁1项集For(k=2;Lk-1!=null;k++){Ck=apriori_gen(Lk-1); // 产生候选，并剪枝For each 事务t in D{ // 扫描D进行候选计数Ct =subset(Ck,t); // 得到t的子集For each 候选c 属于 Ctc.count++;}Lk={c属于Ck | c.count>=min_sup}}Return L=所有的频繁集；Procedure apriori_gen(Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)For each项集l1属于Lk-1For each项集 l2属于Lk-1If((l1[1]=l2[1])( l1[2]=l2[2])……..(l1[k-2]=l2[k-2])(l1[k-1]<l2[k-1])) then{c=l1连接l2 //连接步：产生候选if has_infrequent_subset(c,Lk-1) thendelete c; //剪枝步：删除非频繁候选else add c to Ck;}Return Ck;Procedure has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; Lk-1:frequent(k-1)-itemsets)For each(k-1)-subset s of cIf s不属于Lk-1 thenReturn true;Return false;

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

优先(Priorition)指企业调查表中占竞争优势的企业

一模一样

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。扩展资料：Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法Apriori算法将发现关联规则的过程分：第一通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。参考资料来源：百度百科-关联规则算法

prioradj.先前的；较早的；在前的；优先的n.（小隐修院）院长；（隐修院）会长adv.词性类型较多，而priori只有两个个词性adj. adv. 表示先验的/地。而prior则表示强调优先（在一般情况下的），而priori则偏重与一些预言，实验等学术方面的优先，但prior其实包括了priori，而priori主要用于特定的领域（比较正式在这种领域），其实靠语感，会更好点。

Apriori算法使用Apriori性质来生产候选项集的方法，大大压缩了频繁集的大小，取得了很好的性能。

import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.TreeMap;/*** <B>关联规则挖掘：Apriori算法</B>* * <P>按照Apriori算法的基本思想来实现* * @author king* @since 2013/06/27* */public class Apriori { private Map<Integer, Set<String>> txDatabase; // 事务数据库 private Float minSup; // 最小支持度 private Float minConf; // 最小置信度 private Integer txDatabaseCount; // 事务数据库中的事务数 private Map<Integer, Set<Set<String>>> freqItemSet; // 频繁项集集合 private Map<Set<String>, Set<Set<String>>> assiciationRules; // 频繁关联规则集合 public Apriori(     Map<Integer, Set<String>> txDatabase,      Float minSup,      Float minConf) {    this.txDatabase = txDatabase;    this.minSup = minSup;    this.minConf = minConf;    this.txDatabaseCount = this.txDatabase.size();    freqItemSet = new TreeMap<Integer, Set<Set<String>>>();    assiciationRules = new HashMap<Set<String>, Set<Set<String>>>(); } /** * 扫描事务数据库，计算频繁1-项集 * @return */ public Map<Set<String>, Float> getFreq1ItemSet() {    Map<Set<String>, Float> freq1ItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Float>();    Map<Set<String>, Integer> candFreq1ItemSet = this.getCandFreq1ItemSet();    Iterator<Map.Entry<Set<String>, Integer>> it = candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();    while(it.hasNext()) {     Map.Entry<Set<String>, Integer> entry = it.next();     // 计算支持度     Float supported = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);     if(supported>=minSup) {      freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(), supported);     }    }    return freq1ItemSetMap; } /** * 计算候选频繁1-项集 * @return */ public Map<Set<String>, Integer> getCandFreq1ItemSet() {    Map<Set<String>, Integer> candFreq1ItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Integer>();    Iterator<Map.Entry<Integer, Set<String>>> it = txDatabase.entrySet().iterator();    // 统计支持数，生成候选频繁1-项集    while(it.hasNext()) {     Map.Entry<Integer, Set<String>> entry = it.next();     Set<String> itemSet = entry.getValue();     for(String item : itemSet) {      Set<String> key = new HashSet<String>();      key.add(item.trim());      if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key)) {       Integer value = 1;       candFreq1ItemSetMap.put(key, value);      }      else {       Integer value = 1+candFreq1ItemSetMap.get(key);       candFreq1ItemSetMap.put(key, value);      }     }    }    return candFreq1ItemSetMap; } /** * 根据频繁(k-1)-项集计算候选频繁k-项集 *  * @param m 其中m=k-1 * @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集 * @return */ public Set<Set<String>> aprioriGen(int m, Set<Set<String>> freqMItemSet) {    Set<Set<String>> candFreqKItemSet = new HashSet<Set<String>>();    Iterator<Set<String>> it = freqMItemSet.iterator();    Set<String> originalItemSet = null;    while(it.hasNext()) {     originalItemSet = it.next();     Iterator<Set<String>> itr = this.getIterator(originalItemSet, freqMItemSet);     while(itr.hasNext()) {      Set<String> identicalSet = new HashSet<String>(); // 两个项集相同元素的集合(集合的交运算)          identicalSet.addAll(originalItemSet);       Set<String> set = itr.next();       identicalSet.retainAll(set); // identicalSet中剩下的元素是identicalSet与set集合中公有的元素      if(identicalSet.size() == m-1) { // (k-1)-项集中k-2个相同       Set<String> differentSet = new HashSet<String>(); // 两个项集不同元素的集合(集合的差运算)       differentSet.addAll(originalItemSet);       differentSet.removeAll(set); // 因为有k-2个相同，则differentSet中一定剩下一个元素，即differentSet大小为1       differentSet.addAll(set); // 构造候选k-项集的一个元素(set大小为k-1,differentSet大小为k)       if(!this.has_infrequent_subset(differentSet, freqMItemSet))           candFreqKItemSet.add(differentSet); // 加入候选k-项集集合      }     }    }    return candFreqKItemSet; } /**  * 使用先验知识，剪枝。若候选k项集中存在k-1项子集不是频繁k-1项集，则删除该候选k项集  * @param candKItemSet  * @param freqMItemSet  * @return  */ private boolean has_infrequent_subset(Set<String> candKItemSet, Set<Set<String>> freqMItemSet) { Set<String> tempSet = new HashSet<String>(); tempSet.addAll(candKItemSet); Iterator<String> itItem = candKItemSet.iterator(); while(itItem.hasNext()) { String item = itItem.next(); tempSet.remove(item);// 该候选去掉一项后变为k-1项集 if(!freqMItemSet.contains(tempSet))// 判断k-1项集是否是频繁项集 return true; tempSet.add(item);// 恢复 } return false; } /** * 根据一个频繁k-项集的元素(集合)，获取到频繁k-项集的从该元素开始的迭代器实例 * @param itemSet * @param freqKItemSet 频繁k-项集 * @return */ private Iterator<Set<String>> getIterator(Set<String> itemSet, Set<Set<String>> freqKItemSet) {    Iterator<Set<String>> it = freqKItemSet.iterator();    while(it.hasNext()) {     if(itemSet.equals(it.next())) {      break;     }    }    return it; } /** * 根据频繁(k-1)-项集，调用aprioriGen方法，计算频繁k-项集 *  * @param k  * @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集 * @return */ public Map<Set<String>, Float> getFreqKItemSet(int k, Set<Set<String>> freqMItemSet) {    Map<Set<String>, Integer> candFreqKItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Integer>();    // 调用aprioriGen方法，得到候选频繁k-项集    Set<Set<String>> candFreqKItemSet = this.aprioriGen(k-1, freqMItemSet);       // 扫描事务数据库    Iterator<Map.Entry<Integer, Set<String>>> it = txDatabase.entrySet().iterator();    // 统计支持数    while(it.hasNext()) {     Map.Entry<Integer, Set<String>> entry = it.next();     Iterator<Set<String>> kit = candFreqKItemSet.iterator();     while(kit.hasNext()) {      Set<String> kSet = kit.next();      Set<String> set = new HashSet<String>();      set.addAll(kSet);      set.removeAll(entry.getValue()); // 候选频繁k-项集与事务数据库中元素做差运算      if(set.isEmpty()) { // 如果拷贝set为空，支持数加1       if(candFreqKItemSetMap.get(kSet) == null) {        Integer value = 1;        candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);       }       else {        Integer value = 1+candFreqKItemSetMap.get(kSet);        candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);       }      }     }    }  

9.1 基于Apriori算法的关联分析 Aprior算法是关联规则分析中较为经典的频繁项集算法。关联规则反映的是两个或多个事物相互之间的依存性和关联性。如果两个或者多个事物相互之间存在一定的关联关系，则它们之间存在一种关联规则使得它们之间可以进行搭配。 9.1.1 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。 1、根据支持度找出频繁项集； 2、根据置信度产生关联规则。 9.1.2 Apriori算法原理 基本流程： 1、扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。 2、构建候选集 ，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。 3、对候选项集进行筛选，筛选的数据项支持度应当不小于最小支持度，从而形成频繁项集 . 4、对频繁项集 进行连接生成候选集 ，重复上述步骤，最终形成频繁K项集或者最大频繁项集。 Apriori算法存在两大定理： 1、如果一个集合是频繁项集，那么它的所有子集都是频繁集合。 2、如果一个集合它不是频繁集合，那么它的所有超集都不是频繁项集。 9.1.3 Apriori算法优缺点 优：运算过程非常简单，理论方法也比较容易理解，对数据特征的要求也相对较低。 缺： 1、产生候选集是产生较多的组合，没有考虑将一些无关的元素排除后再进行组合。 2、每次计算项集的过程中都会扫描元素的数据表。 针对不足推出不断改进的Apriori算法： 1、将数据表（事务表）进行压缩。 2、利用哈希表的快速查找特性对项集进行计数统计。 3、合理选样。

解释如下：Apriori是基于广度优先的关联规则算法，即从频繁1项集开始，采用频繁k项集搜索频繁k+1项集，直到不能找到包含更多项的频繁项集为止。

　　Apriori性质：一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集。证明根据定义，若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup，则I不是频繁的，即P（I）<min_sup。若增加一个项A到项集I中，则结果新项集（I∪A）也不是频繁的，在整个事务数据库中所出现的次数也不可能多于原项集I出现的次数，因此P（I∪A）<min_sup，即（I∪A）也不是频繁的。这样就可以根据逆反公理很容易地确定Apriori性质成立。　　http://baike.baidu.com/link?url=8F29ZS1ufQ4gtAsaXsyZr_lOEn0I6VOGVoeszB7nCesMkZxU4vWNKnHeDyKWvXjSjTYiRtLoLs1OJ_Eut632ia　　

Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中K项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1.然后，使用L1找出频繁2项集的集合L2，使用L2找到L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。Apriori算法的主要步骤如下：(1)扫描事务数据库中的每个事务，产生候选1．项集的集合Cl；(2)根据最小支持度min_sup，由候选l-项集的集合Cl产生频繁1一项集的集合Ll；(3)对k=l；(4)由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选(k+1)．项集的集合Ck+l-(5)根据最小支持度min_sup，由候选(k+1)一项集的集合Ck+l产生频繁(k+1)-项集的集合Lk+1．(6)若L?≠①，则k．k+1，跳往步骤(4)；否则，跳往步骤(7)；(7)根据最小置信度min_conf,由频繁项集产生强关联规则，结束。

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库。算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率。

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

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。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。（1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D);（2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {（3） Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup);（4） for each transaction t ∈ D {//scan D for counts（5） Ct = subset(Ck,t);//get the subsets of t that are candidates（6） for each 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。

　　Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库。算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率。

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。 项集是项的集合。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。如果项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集。频繁k项集通常记作k。 项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度（也称为相对支持度）。 项集A发生，则项集B发生的概率为关联规则的置信度。 最小支持度是用户或专家定义的衡量支持度的一个阈值，表示项目集在统计意义上的最低重要性；最小置信度是用户或专家定义的衡量置信度的一个阈值，表示关联规则的最低可靠性。同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。 项集A的支持度计数是事务数据集中包含项集A的事务个数，简称为项集的频率或计数。 频繁项集哦的所有非空自己也必须是频繁项集。根据该性质可以得出：向不是频繁项集I的项集中添加事务A，新的项集I U A一定也不是频繁项集。 1）找出所有的频繁项集（支持度必须大于等于给丁的最小支持度阈值），在这个过程中连接步和剪枝步互相融合，最终得到最大频繁项集Lk。 连接步的目的是找到K项集，对给定的最小支持度阈值，分别对1项候选集C1，剔除小于该阈值的项集得到1项频繁项集L1；下一步由L1自身连接产生2项候选集C2，保留C2中满足约束条件的项集得到2项频繁集，记为L2；再下一步由L2与L3连接产生3项候选集C3，保留C2中满足约束条件的项集得到3项频繁集，记为L3···这样循环下去，得到最大频繁项集Lk。 剪枝步紧接着连接步，在产生候选项Ck的过程中起到减小搜索空间的目的。由于Ck是Lk-1与L1连接产生的，根据Apriori的性质频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集，所以不满足该性质的项集不会存在于Ck中，该过程就是剪枝。 2）由频繁项集产生强关联规则：由过程1）可知未超过预定的最小支持度阈值的项集已被提出，如果剩下这些规则又满足了预定的最小置信度阈值，那么就挖掘出了强关联规则。

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。基本算法：Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法Apriori算法将发现关联规则的过程分：第一通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。

Incant是施咒，tatem应该是一个名词，priori在这儿应该是“更早的”，通常被译为“先验”，连接起来应该是……你自己看着办吧（喂维基上说这是priori incantato 闪回前咒的延伸版本，“It is sometimes referred to as the "reverse-spell effect."，即“也被称作‘逆转魔法效果"”（或是“反向”？大概是这个意思……）不如我们私聊来讨论一下吧……上面的那些东西看看就好了别较真……

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。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为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。算法应用随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求＂与＂运算，寻找频繁项集。

之前的

apriori美 [əpriˈɔri]  。adj.先验的；推测的adv.自原因推及结果地例句：Application research of Apriori algorithm in process of industrial quality control Apriori算法在流程工业质量控制中的应用研究The Teaching Quality Analysis Based on the Improved Apriori Algorithm 基于改进的Apriori算法的教学质量分析The Improved Apriori Algorithm Application to The Teaching Quality Analysis 一种改进的Apriori算法在教学质量分析中的应用Data Mining Model Based on the Improvement of Apriori Algorithm and Genetic Algorithm 基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型An Improved Apriori Algorithm based on the Operation of Bit Storage 一种基于BIT存贮运算的Apriori改进算法

prior 和 priori的区别prior 词义: adj. 优先的; 占先的; 在…之前;n. 小修道院院长，大修道院的副院长; （隐修院） 会长; [史] 行政长官; 普赖尔;adv. 在前; 居先;priori 词义: [计][拉] 先验（的），同a priori;

priori是什么意思。prioriun.先验的先天；倍欧丽；先验上例句：At any rate that certainly is not knowable a priori.不管怎样，那肯定不是一个可知的先验。

"Priority" is associated with scheduling, and "severity" is associated with standards. "Piority" means something is afforded or deserves prior attention; a precedence established by order of importance (or urgency). "Severity" is the state or quality of being severe; severe implies adherence to rigorous standards or high principles and often suggests harshness; severe is marked by or requires strict adherence to rigorous standards or high principles, e.g. a severe code of behavīor. The words priority and severity do come up in bug tracking. A variety of commercial, problem-tracking/management software tools are available. These tools, with the detailed input of software test engineers, give the team complete information so developers can understand the bug, get an idea of its "severity", reproduce it and fix it. The fixes are based on project "priorities" and "severity" of bugs. The "severity" of a problem is defined in accordance to the customer"s risk assessment and recorded in their selected tracking tool. A buggy software can "severely" affect schedules, which, in turn can lead to a reassessment and renegotiation of "priorities". 软件里的Bug所产生的效果不会自动的与修复它的优先级相关联。一个严重的Bug可能是那种对1%的用户来说也是不太会发生的使软件崩溃的bug。那它的优先级也比那些误操作导致的需要对每个用户每次需要重新键入一部分输入的Bug的优先级要低。因此：需要分别跟踪Bug优先级和严重性，然后进行适当的修复。Bug的重要性是由项目来决定的，不同于客户对Bug的感知。某些情况下，分别跟踪急迫的或是按照客户观点定义的Bug也是很有意义的。优先级与项目日程相关，严重性与标准相关。优先级表示需要优先考虑和注意的对象；由重要性顺序构建成优先级；严重性暗示需要严格遵照标准或者是高层原则，比如，一个严重的代码行为。优先级和严重性这2个词出现在Bug跟踪里。某种商业化的，问题跟踪及管理的软件工具是可行的。这些工具，随着测试工程师们逐条的输入，给予团队完整的信息，以致开发人员能明白Bug，明白Bug的严重性，重现它，并修复它。修复建立在优先级和严重性的基础上。严重性的问题按照客户的风险评估来定义，并记录于被选择的跟踪工具中。