数据挖掘apriori算法例题

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一、原Apriori算法

1、算法原理：

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，使用了递推的方法

（1）L1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁1-项集，比较容易

（2）for (k=2;Lk-1 ≠Φ;k++) {

（3）Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup); // 调用apriori_gen方法生成候选频繁k-项集

（4）for each transaction t ∈D { // 扫描事务数据库D

（5）Ct = subset(Ck,t);

（6）for each candidate c ∈Ct

（7）c.count++; // 统计候选频繁k-项集的计数

（8）}

（9）Lk ={c ∈Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的k-

一、 算法概念引入

? 什么是关联规则

按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规

则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。

? 经典案例1：尿布和啤酒的故事 关于这个算法有一个非常有名的故事：\尿布和啤酒\。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被购买

中山纪念中学信息学奥林匹克算法设计题选

算法设计题选

（一）、算法设计：

一、筛选法

1：求1—100间的所有素数。

分析：用筛选法，先把2—100的数存到一个数组中，然后先把2的所有倍数删除掉（即让此数变为0），再删3的倍数，继续往上就是5的倍数，7的倍数??，最后，剩下的数(即数组中不为0的数)就是素数。 Var n:array[2..100] of integer; I,j,k:integer; Begin For I:=2 to 100 do n[I]:=I; I:=2; Repeat J:=1; Repeat J:=j+1; K:=I*j; if n[k]>0 then N[k]:=0; Until (j+1)*i>100; Repeat i:=i+1; until (n[i]>0) or (i>50); Until i>50; for i:=2 to 100 do if n[i]>0 then write(n[i]:4); end. 另外，该题也可利用集合来做，同样用筛选法： var

数据挖掘概述

数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。

算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

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说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 预测销量的数学模型。

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

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Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。

算法回顾

Analysis Services 包括了以下算法类型：

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分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。

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回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。 分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。

一、 实验背景

Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。

二、实验目的

1.加强对Apriori算法的理解

2.提高分析解决问题 3.实践编程的能力

三、实验环境及工具

1.硬件环境:网络环境中的微型计算机 2.软件环境:Windows操作系统 3.编程语言:Java

4.数据库引擎:SQL Server 2014

四、Apriori算法思想

Apriori算法是一个挖掘关联规则的算法，是Agrawal等设计的一个基本算法，这是一个采用两阶段挖掘的思想，并且是基于多次扫描事务数据库来执行的。

Apriori算法的设计可以分解为两步骤来执行挖掘： a)从事务数据库（D）中挖掘出所有频繁项集。

支持度大于给定最小支持度minSup的项目集称为频繁项目集（Frequent ItemCollection）。首先需要挖掘出频繁1-项集；然后，继

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电子设计工程El cr nc De in g e to i sa En

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常用数据挖掘算法研究王海涛 .陈树宁(丘职业技术学院河南商丘 4 6 0 )商 7 0 0

摘要：了给企业快速、成本构建客户管理系统、 R系统、据挖掘应用系统提供参考与借鉴，究了常用数据为低 C M数研挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、用范围及优点，出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务。适得每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中，以使用一些算法来研究数据，后使用其他算法，可然基于这些数据预测特定结果。

关键词：数据挖掘；法；据转换算数中图分类号： P 1 .3 T 3 11文献标识码： A文章编号：1 7— 2 6 2 1 ) 1 0 9— 3 64 6 3 (0 1 1- 0 0 0

Re e r h o o s a c fc mm o d t i n l o ih n a a m ni g a g r t mW ANG Ha— o,C ia t HE h— i g N S unn

( h n qu V c t n la d T c

商法例题

第一章 国际商法导论

香港同进公司为了其在中国内地合作经营所需设备的购买与安装，与香港美善公司在香港签订了供应和安装设备的合同，规定由美善公司供应并负责安装同进公司所需设备。合同签订之后，同进公司用港币预付了合同的部分价款，美善公司则在设备安装所在地的中国内地某市向工商管理部门办理了安装登记证，同时提供进口设备进行安装。后来，因美善公司安装的部分设备与会谈规定的品名不符，并且还有部分设备未进行安装，同进公司便拒绝支付所欠价款。于是，美善公司在设备安装所在地某人民法院对同进公司提起诉讼，要求其支付所欠合同价款并赔偿利息损失。在开庭审理时，被告以双方当事人是香港公司并在香港签订合同为由，要求依香港法律确认合同无效，原告主张应依中国法律确认合同有效，以令被告按合同规定支付欠款。

问：根据合同法律适用的规定，我国法院应该适用我国的法律，还是适用香港的法律？

答：根据我国《民法通则》和《合同法》关于合同法律适用的规定，如果合同当事人没有选择适用的法律，则以最密切联系的国家或地区的法律为合同准据法。 具体到本案，应适用我国的法律（20页）

第二章 合伙企业法

[案例1] 刘某与A、B两人欲设立一普通合伙企

题 目学生姓名学生学号专业班级指导教师

Apriori算法实现

2014-12-27

实验一 Apriori算法实现

一、 实验目的

1. 加强对Apriori算法的理解；

2. 锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

二、 实验要求

使用一种你熟悉的程序设计语言，如C++或Java，实现Apriori算法，至少在两种不同的数据集上比较算法的性能。

三、 实验环境

Win7 旗舰版 + Visual Studio 2010 语言：C++

四、 算法描述

1、 Apriori算法说明

在Apriori算法中，寻找频繁项集的基本思想是：

A. 简单统计所有含一个元素项目集出现的频率，找出不小于最小支持度的

项目集, 即频繁项集；

B. 从第二步开始，循环处理直到再没有最大项目集生成。循环过程是: 第

k步中, 根据第k-1步生成的频繁(k-1)项集产生侯选k项集。根据候选k项集，算出候选k项集支持度，并与最小支持度比较, 找到频繁k项集。 下文中遇到的以下符号,分别代表相应的内容 k-itemset k项集

Lk 频繁k项集 Ck 侯选k项集

2、 Apriori算法描述

数据结构说明

double minsup; //设置最

Apriori算法详解及java代码实现

1 Apriori介绍

Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。

其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

2 连接步和剪枝步

在上述的关联规则挖掘过程的两个步骤中，第一步往往是总体性能的瓶颈。Apriori算法采用连接步和剪枝步两种方式来找出所有的频繁项集。 1） 连接步

为找出Lk（所有的频繁k项集的集合），通过将Lk-1（所有的频繁k-1项集的集合）与自身连接产生候选k项集的集合。候选集合记作Ck。设l1和l2是Lk-1中的成员。记li[j]表示li中的第j项。假设Apriori算法对事务或项集中的项按字典次序排序，即对于（k-1）项集li，li[1

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别