数据挖掘入门系列教程（四点五）之 Apriori 算法
Apriori（先验）算法关联规则学习的经典算法之一，用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合。WRITE-BUG研发团队衷心希望【WRITE-BUG数字空间】可以给每位同学一个属于自己的秘密空间，同时祝愿大家在“公开圈子”世界里，遇见志同道合的伙伴们，因为我们与大家一样，都曾孤独前行着。按照我们的想法，肯定是数据在数据集中出现次数的越多，则代表着这个数据出现的越频繁。值得注意的是：在这里的数据可以是
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数据挖掘入门系列教程（四点五）之 Apriori 算法
频繁（项集）数据的评判标准
支持度（support）:
置信度（confidence）：
提升度（Lift）：
Apriori 算法流程
结尾
参考
数据挖掘入门系列教程（四点五）之 Apriori 算法
Apriori（先验）算法关联规则学习的经典算法之一，用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合。如果看过以前的博客，是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程（一）之亲和性分析这篇博客很相似？Yes，的确很相似，只不过在这篇博客中，我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性。并在下一篇博客中使用 Apriori 算法去分析电影中的亲和性。这篇主要是介绍 Apriori 算法的流程。
频繁（项集）数据的评判标准
这个在数据挖掘入门系列教程（一）之亲和性分析这篇博客曾经提过，但在这里再重新详细的说一下。
何如判断一个数据是否是频繁？按照我们的想法，肯定是数据在数据集中出现次数的越多，则代表着这个数据出现的越频繁。
值得注意的是：在这里的数据可以是一个数据，也可以是多个数据 （项集）。
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WRITE-BUG研发团队衷心希望【WRITE-BUG数字空间】可以给每位同学一个属于自己的秘密空间，同时祝愿大家在“公开圈子”世界里，遇见志同道合的伙伴们，因为我们与大家一样，都曾孤独前行着。
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