当前位置：首页 > news >正文

Apriori关联规则算法 HNUST【数据分析技术】(2025)

news 来源：原创 2025/7/22 12:35:32

1.理论知识

Apriori是一种常用的数据关联规则挖掘方法，它可以用来找出数据集中频繁出现的数据集合。该算法第一次实现在大数据集上的可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集。

Apriori算法的主要思想是找出存在于事务数据集中最大的频繁项集，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。

图1.1关键名词解释

2.算法流程图

3.实现代码

def item(dataset):  # 求第一次扫描数据库后的 候选集c1 = []  # 存放候选集元素for x in dataset:  # 求这个数据库中出现了几个元素，然后返回for y in x:if [y] not in c1:c1.append([y])c1.sort()return c1# 计算支持度
def get_frequent_item(dataset, c, min_support):cut_branch = {}  # 用来存放所有项集的支持度的字典for x in c:for y in dataset:if set(x).issubset(set(y)):cut_branch[tuple(x)] = cut_branch.get(tuple(x),0) + 1Fk = []  # 支持度大于最小支持度的项集，  即频繁项集sup_dataK = {}  # 用来存放所有 频繁 项集的支持度的字典for i in cut_branch:if cut_branch[i] >= min_support:Fk.append(list(i))sup_dataK[i] = cut_branch[i]return Fk, sup_dataK# 计算候选集
def get_candidate(Fk, K):  # 求第k次候选集ck = []  # 存放产生候选集for i in range(len(Fk)):for j in range(i + 1, len(Fk)):L1 = list(Fk[i])[:K - 2].sort()L2 = list(Fk[j])[:K - 2].sort()if L1 == L2:if K > 2:new = list(set(Fk[i]) ^ set(Fk[j]))else:new = set()for x in Fk:if set(new).issubset(set(x)) and list(set(Fk[i]) | set(Fk[j])) not in ck:ck.append(list(set(Fk[i]) | set(Fk[j])))return ck# Apriori算法
def Apriori(dataset, min_support=2):c1 = item(dataset)f1, sup_1 = get_frequent_item(dataset, c1, min_support)F = [f1]sup_data = sup_1K = 2while len(F[K - 2]) > 1:ck = get_candidate(F[K - 2], K)  # 求第k次候选集fk, sup_k = get_frequent_item(dataset, ck, min_support)F.append(fk)  # 把新产生的候选集假如Fsup_data.update(sup_k)  # 字典更新，加入新得出的数据K += 1return F, sup_data  # 返回所有频繁项集， 以及存放频繁项集支持度的字典"""
Apriori算法
定义A 1,   B 2,   C 3,   D 4,   E 51 [A C D]       1 3 4
2 [B C E]       2 3 5
3 [A B C E]     1 2 3 5
4 [B E]         2 5min_support = 2 
"""
# 主函数
if __name__ == '__main__':# 数据dataset = [[1, 3, 4],[2, 3, 5],[1, 2, 3, 5],[2, 5]]# 最小支持度设置为2min_support = 2F, sup_data = Apriori(dataset, min_support)print("最小支持度为:\n ", min_support)print('------------------------------------------------------')print("已知关系:\n ", dataset)print('------------------------------------------------------')print("所有的频繁项为:\n {}".format(F))print('------------------------------------------------------')print("对应的支持度为:\n {}".format(sup_data))

4.实验结果

测试数据

表1 Apriori算法输入的数据 (最小支持度设置为2)

序号	数据项	替换
1	[A C D]	1 3 4
2	[B C E]	2 3 5
3	[A B C E]	1 2 3 5
4	[B E]	2 5

实验结果与分析

图 1.2 Apriori关联规则算法实验结果

算法优缺点

优点：

Aprioi算法采用逐层搜索的迭代方法，算法简单易于实现。
数据采用水平组织方式
采用Apriori 优化方法
适合事务数据库的关联规则挖掘。
适合稀疏数据集:根据以往的研究,该算法只能适合稀疏数据集的关联规则挖掘，也就是频繁项目集的长度稍小的数据集。

缺点：

对数据库的扫描次数过多。
Apion算法可能产生大量的候选项集。
在频繁项目集长度变大的情况下,运算时间显著增加。
采用唯一支持度,没有考虑各个属性重要程度的不同。
算法的适应面窄。

其他实验（我是芒果酱点一个关注吧(σ′▽‵)′▽‵)σ）

k-Means聚类算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
PageRank Web页面分级算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
KNN分类算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
Apriori关联规则算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客

Apriori关联规则算法 HNUST【数据分析技术】(2025)

1.理论知识 Apriori是一种常用的数据关联规则挖掘方法，它可以用来找出数据集中频繁出现的数据集合。该算法第一次实现在大数据集上的可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集。 Apriori算法的…...

编程日记 2025/7/22 12:35:32

Sqoop的使用

每个人的生活都是一个世界，即使最平凡的人也要为他那个世界的存在而战斗。 ——《平凡的世界》目录一、sqoop简介 1.1 导入流程 1.2 导出流程二、使用sqoop 2.1 sqoop的常用参数 2.2 连接参数列表 2.3 操作hive表参数 2.4 其它参数三、sqoop应用 - 导入…...

编程日记 2025/7/22 12:47:22

华为 IPD，究竟有什么特点？（一）

关注作者 （一）华为版 IPD 特点一：一定要让研发转身为作战部队冲到前台的研发，应主动拉通公司上下游，向前抓需求，向后支撑可制造性、可服务性，并推动制造、服务的改进。 1）研发从…...

编程日记 2025/7/22 12:58:05

Go快速开发框架2.6.0版本更新内容快速了解

GoFly企业版框架2.6.0版本更新内容较多，为了大家能够快速了解，本文将把更新内容列出详细讲解。本次更新一段时间以来大伙反馈的问题，并且升级后台安全认证机制，增加了RBAC权限管理及系统操作日志等提升后台数据安全性。更新明细…...

编程日记 2025/7/22 13:12:28

C++的第一个程序

前言在学习c之前，你一定还记得c语言的第一个程序当时刚刚开始进行语言学习因此告诉到，仅仅需要记住就可以 #include <stdio.h>int main(){printf("Hello World");return 0; }而对于c中的第一个程序，似乎有所变化 C的…...

编程日记 2025/7/22 12:41:39

《机器学习》线性回归模型实现

目录一、一元线性回归模型 1、数据 2、代码 3、结果二、多元线性回归模型 1、数据 2、代码 3、结果一、一元线性回归模型 1、数据 2、代码 # 导入所需的库 import pandas as pd # 用于数据处理和分析 from matplotlib import pyplot as plt # 用于数据可视化 fr…...

编程日记 2025/7/22 13:34:52

蓝桥杯速成教程｛三｝（adc,i2c,uart）

目录一、adc 原理图编辑引脚配置 Adc通道使能配置实例测试编辑效果显示案例程序 badc 按键相关函数测量频率占空比 main 按键的过程显示界面的过程二、IIC通信-eeprom 原理图AT24C02 引脚配置不可用状态，用的软件IIC 官方库移植 At24c02手册编辑…...

编程日记 2025/7/22 17:39:23

【Agent】Chatbot、Copilot与Agent如何帮助我们的提升效率？

人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻改变我们的生活和工作方式。你是否曾想过，未来的工作场景会是什么样子？AI的崛起不仅仅是科技的进步，更是我们生活方式的革命。今天，我们将深入探讨三种主要的AI能力&…...

编程日记 2025/7/22 13:25:12

PostgreSQL 数据库连接

title: PostgreSQL 数据库连接 date: 2024/12/29 updated: 2024/12/29 author: cmdragon excerpt: PostgreSQL是一款功能强大的开源关系数据库管理系统，在现代应用中广泛应用于数据存储和管理。连接到数据库是与PostgreSQL进行交互的第一步，这一过程涉及到多个方面，包括连…...

编程日记 2025/7/22 14:00:44

C++ 设计模式：中介者模式（Mediator Pattern）

链接：C 设计模式链接：C 设计模式 - 门面模式链接：C 设计模式 - 代理模式链接：C 设计模式 - 适配器中介者模式（Mediator Pattern）是行为型设计模式之一，它的主要目的是通过一个中介者对象来…...

编程日记 2025/7/22 13:28:40

计算机网络期末复习

目录第一章-概述第二章-物理层第三章-数据链路层第四章-网络层第五章-运输层第六章-应用层试卷郑州轻工业大学--计算机网络（谢希仁-第八版）--期末复习重点题型及试卷如果有答案错乱或者不对的地方请告知一下，感谢&#xff0…...

编程日记 2025/7/22 5:38:52

信号量能被FixedThreadPool代替吗 Semaphore信号量控制需要限制访问量的资源，没有获取到信号量的线程会被阻塞 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.Semaphore;public class Sem…...

编程日记 2025/7/22 13:46:45

SkyWalking java-agent 是如何工作的，自己实现一个监控sql执行耗时的agent

Apache SkyWalking 是一个开源的应用性能监控 (APM) 工具，支持分布式系统的追踪、监控和诊断。SkyWalking Agent 是其中的一个重要组件，用于在服务端应用中收集性能数据和追踪信息，并将其发送到 SkyWalking 后端服务器进行处理和展示。 SkyW…...

编程日记 2025/7/22 13:52:49

Linux 常用命令 - pwd 【显示当前工作目录】

简介 pwd 命令来源于 “print working directory”，即“打印当前工作目录”。这个命令的最主要功能就是显示当前用户所在的完整目录路径。在实际工作中我们经常会频繁在各个目录下进行切换，为了快速获取当前我们所在的目录，可以使用该命令进…...

编程日记 2025/7/22 14:02:16

如何在 Ubuntu 上安装 PyTorch

简介 PyTorch 因其易用性、动态计算图和高效性而日益流行，成为实现深度学习模型的首选。如果你想探索这个工具并学习如何在 Ubuntu 上安装 PyTorch，本指南将对你有所帮助！ 在本教程中，我们将引导你完成在 Ubuntu 系统上使用 Pip…...

编程日记 2025/7/22 14:06:53

redis优化

在高并发、高性能、高可用系统中，Redis 的优化至关重要。以下是一些在面试中可以详细说明的 Redis 优化策略，以及具体的实践经验和技术亮点： 1. 数据模型与结构设计优化使用合适的数据结构 ：根据业务需求选择合适的 Redis 数据结…...

编程日记 2025/7/22 14:12:26

QT的信号和槽页面的应用

完善对话框，点击登录弹出对话框，如果账号和密码匹配，则弹出信息对话框，给出提示”登录成功“，提供一个Ok按钮，用户点击Ok后，关闭登录界面，跳转到其他界面如果账号和密码不匹配&…...

编程日记 2025/7/22 14:14:44

Jmeter自学【8】- 使用JMeter模拟设备通过MQTT发送数据

今天使用jmeter推送数据到MQTT，给大家分享一下操作流程。一、安装JMeter 参考文档：Jmeter自学【1】- Jmeter安装、配置二、安装MQTT插件 1、下载插件我的Jmeter版本是5.6.3，用到的插件是：mqtt-xmeter-2.0.2-jar-with-depe…...

编程日记 2025/7/21 17:35:46

深度学习任务中的 `ulimit` 设置优化指南

深度学习任务中的 ulimit 设置优化指南 1. 什么是 ulimit？2. 深度学习任务中的关键 ulimit 设置2.1 max locked memory（-l）2.2 open files（-n）2.3 core file size（-c）2.4 stack size&#xff08…...

编程日记 2025/7/22 14:29:32

C++(Qt)软件调试---VS性能探查器（27）

文章目录 [toc]1 概述🐜2 VS工具说明2.1 使用场景2.2 工具适用项目 3 CPU使用率4 内存分析4.1 调试模式下分析内存4.2 非调试模式下分析内存 5 相关地址🐐 更多精彩内容👉内容导航 👈👉C软件调试 👈 1 概述…...

编程日记 2025/7/22 14:26:04

Spring源码_05_IOC容器启动细节

前面几章，大致讲了Spring的IOC容器的大致过程和原理，以及重要的容器和beanFactory的继承关系，为后续这些细节挖掘提供一点理解基础。掌握总体脉络是必要的，接下来的每一章都是从总体脉络中， 去研究之前没看的一些重要…...

编程日记 2025/7/22 14:27:52

【c语言】简单的c程序设计

内存 1byte8bit 1KB1024byte 1MB1024byte 1G1024MB 1T1024G 变量变量可以由数字、字母和下划线组成且不能以数字开头任何不满足条件的变量都是非法变量，如含有特殊字符的变量等变量不能含有空白字符，如空格、换行符等变量区分大小写变量不能是c语言…...

编程日记 2025/7/22 19:19:53

k8s dashboard可视化操作界面的安装

一、官方安装方法根据官网的安装配置可以选择如下安装： kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0/aio/deploy/recommended.yaml 二、添加阿里云加速进行安装 #修改recommended.yaml拉取镜像的链接 vim recommended.yam…...

编程日记 2025/7/22 14:33:03

鸿蒙项目云捐助第三十一讲云捐助项目云前台显示商品列表

鸿蒙项目云捐助第三十一讲云捐助项目云前台显示商品列表前面完成了云数据库后台的商品批量添加，这里需要把数据放在分类导航页面中显示。一、云前台显示商品列表这里需要把商品列表显示在MyNavSliderBar的组件中,MyNavSliderBar组件是通过首页路由实现的,在项…...

编程日记 2025/7/22 14:34:47

【rustdesk】客户端和服务端的安装和部署（自建服务器，docker，远程控制开源软件rustdesk）

【rustdesk】客户端和服务端的安装和部署（自建服务器，docker） 一、官方部署教程 https://rustdesk.com/docs/zh-cn/client/mac/ 官方服务端下载地址 https://github.com/rustdesk/rustdesk-server/releases 我用的docker感觉非常方便&am…...

编程日记 2025/7/22 14:40:10

Flink源码解析之：如何根据算法生成StreamGraph过程

Flink源码解析之：如何根据算法生成StreamGraph过程在我们日常编写Flink应用的时候，会首先创建一个StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()对象，在添加一些自定义处理算子后，会调用env.execute来执行定义好的Flin…...

编程日记 2025/7/22 14:43:39

【Spring MVC 核心机制】核心组件和工作流程解析

在 Web 应用开发中，处理用户请求的逻辑常常会涉及到路径匹配、请求分发、视图渲染等多个环节。Spring MVC 作为一款强大的 Web 框架，将这些复杂的操作高度抽象化，通过组件协作简化了开发者的工作。无论是处理表单请求、生成动态页面&#x…...

编程日记 2025/7/22 19:23:39

2、Bert论文笔记

Bert论文 1、解决的问题2、预训练微调2.1预训练微调概念2.2深度双向2.3基于特征和微调（预训练下游策略） 3、模型架构4、输入/输出1.输入：2.输出：3.Learned Embeddings(学习嵌入)1. **Token Embedding**2. **Position Embedding**3…...

编程日记 2025/7/22 14:54:11

hadoop搭建

前言一般企业中不会使用master slave01 slave02来命名 vmware创建虚拟机打开vmware软件，新建虚拟机典型稍后安装系统选择centos7 虚拟机名称和安放位置自行选择（最小化安装消耗空间较少） 默认磁盘大小即可自定义硬件选择centos7的i…...

编程日记 2025/7/22 16:09:57

19_HTML5 Web Workers --[HTML5 API 学习之旅]

HTML5 Web Workers 是一种允许 JavaScript 在后台线程中运行的技术，从而不会阻塞用户界面或其他脚本的执行。通过使用 Web Workers，你可以执行复杂的计算任务而不影响页面的响应速度，提升用户体验。 Web Workers 的特点 Web Workers 是 HTM…...

编程日记 2025/7/21 16:32:38

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 5.1 -- PCIe 引脚 PRSNT 与热插拔】

文章目录 OverviewPRSNT 与热插拔PRSNT 硬件设计 Overview Spec 定义的热插拔是把一个PCIe卡（设备）从一个正在运行的背板或者系统中插入/或者移除。这个过程需要不影响系统的其他功能。插入的新的设备可以正确工作。显然，这里面需要考虑的问…...

编程日记 2025/7/22 15:51:30

使用docker compose安装gitlab

使用docker compose安装gitlab GitLab简介设置GITLAB_HOME路径创建docker挂载目录获取可用的GitLab版本编写docker-compose.yml文件启动docker基础配置 GITLAB_OMNIBUS_CONFIG修改配置中文设置数据库配置系统邮箱配置 GitLab简介 GitLab是一个基于Git的开源项目&#xff0c…...

编程日记 2025/7/22 16:00:00

性能中 UV、PV 和并发量的关系

在性能测试中，UV（独立访客数）、PV（页面浏览量）和并发量是重要的指标，用于评估系统的负载能力。它们之间关系紧密，需要通过合理的计算和示例进行说明。 1. 概念解析 UV（Unique Visito…...

编程日记 2025/7/22 9:16:55

Go语言zero项目服务恢复与迁移文档

## 一. 服务器环境配置在迁移和配置项目时，首先需要确保服务器环境正确配置。以下是配置步骤： ### 1. 安装 Go 语言环境首先，确保 Go 语言环境已经安装，并且配置正确。执行以下步骤： # 下载 Go 语言安装包 wge…...

编程日记 2025/7/22 16:29:28

Redis - Token JWT 概念解析及双token实现分布式session存储实战

Token 定义：令牌，访问资源接口（API）时所需要的资源凭证一、Access Token 定义：访问资源接口（API）时所需要的资源凭证，存储在客户端组成组成部分说明uid用户唯一的身份标识time…...

编程日记 2025/7/22 16:44:19

QT中使用OpenGL function

1.前言 QT做界面编程很方便，QTOpenGL的使用也很方便，因为QT对原生的OpenGL API进行了面向对象化的封装。如： 函数：initializeOpenGLFunctions()...... 类：QOpenGLVertexArrayObject、QOpenGLBuffer、QOpenGLShader…...

编程日记 2025/7/22 15:24:43

STM32-笔记18-呼吸灯

1、实验目的使用定时器 4 通道 3 生成 PWM 波控制 LED1 ，实现呼吸灯效果。频率：2kHz，PSC71，ARR499 利用定时器溢出公式周期等于频率的倒数。故Tout 1/2KHZ；Ft 72MHZ PSC71（喜欢设置成Ft的倍数&…...

编程日记 2025/7/22 17:20:24

MAC M4安装QT使用国内镜像源在线安装

MAC M4安装QT使用国内镜像源在线安装一、下载安装包1. 访问[https://www.qt.io/](https://www.qt.io/)下载在线安装包2. 下载结果二、创建QT账户，安装的时候需要三、安装1. 终端打开安装包2. 指定安装源3. 运行安装完的QT 一、下载安装包 1. 访问https://www.qt.…...

编程日记 2025/7/22 17:18:59

go语言中zero框架项目日志收集与配置

在 GoZero 项目中，日志收集和配置是非常重要的，尤其是在分布式系统中，日志可以帮助开发人员追踪和排查问题。GoZero 提供了灵活的日志系统，能够方便地进行日志的配置和管理。以下是如何在 GoZero 项目中进行日志收集与配置的基本…...

编程日记 2025/7/22 17:29:03

springboot496基于java手机销售网站设计和实现(论文+源码)_kaic

摘要现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本手机销售网站就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息&am…...

编程日记 2025/7/22 12:08:55

iClient3D for Cesium在Vue中快速实现场景卷帘

作者：gaogy 1、背景 iClient3D for Cesium是由SuperMap提供的一个前端3D地图客户端，提供了丰富的功能与接口，使得开发者能够在Web应用中快速集成并展现3D地理信息。而在Vue框架中集成iClient3D，不仅可以利用Vue的响应式特性提高开…...

编程日记 2025/7/21 19:11:14

Elasticsearch-索引的批量操作

索引的批量操作批量查询和批量增删改批量查询 #批量查询 GET product/_search GET /_mget {"docs": [{"_index": "product","_id": 2},{"_index": "product","_id": 3}] }GET product/_mget {"…...

编程日记 2025/7/22 17:25:05

TVS二极管选型【EMC】

TVS器件并联在电路中，当电路正常工作时，他处于截止状态（高阻态），不影响线路正常工作，当线路处于异常过压并达到其击穿电压时，他迅速由高阻态变为低阻态，给瞬间电流提供一个低阻抗导通…...

编程日记 2025/7/22 17:27:45

反编译APK获取xml资源

第一步去官网下载 jar 包最新的即可 apktool官网下载地址下载好重命名一下改成 apktool.jar 第二步将你的 apk 和 jar 包放在同一个文件夹下面第三步在该文件夹下打开命令行并输入 java -jar apktool.jar d 测试.apk回车后会正在解析解析完成后，文件夹下…...

编程日记 2025/7/22 17:30:23

C++ 设计模式：装饰模式（Decorator Pattern）

链接：C 设计模式链接：C 设计模式 - 桥接模式装饰模式（Decorator Pattern）是一种结构型设计模式，它允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构。装饰模式通过创建一个装饰类来包装原始类&…...

编程日记 2025/7/22 17:31:50

排序算法之快速排序、归并排序

目录快速排序归并排序的意义快速排序思维步骤具体思想测试样例解释代码实现归并排序思维步骤具体思想测试样例解释代码实现快速排序归并排序的意义快速排序和归并排序不仅仅是一种方法，更重要的是其作为一种算法而节省时间，在…...

编程日记 2025/7/22 17:34:32

一文读懂变分自编码(VAE)

一文读懂变分自编码(VAE) 概述变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，用于学习数据的潜在表示并生成与原始数据分布相似的新数据。它是一种概率模型，通过结合深度学习和变分推断的思想，解决了传…...

编程日记 2025/7/22 17:35:52

【每日学点鸿蒙知识】webview性能优化、taskpool、热更新、Navigation问题、调试时每次都卸载重装问题

1、HarmonyOS webview页面第二次，第三次打开感觉和第一次打开速度差不多，有优化吗，或者有没有webview秒开方案之类的？ 目前没有webview秒开的方案，针对web场景的优化参考一下文档：https://developer.huawe…...

编程日记 2025/7/21 21:58:24

周记-唐纳德的《计算机程序设计艺术》

用代码生成代码开发一个协议，字段有些多，每个字段是QT的属性，需要写Q_PROPERTY，一个一个编辑的话比较繁琐，耗费时间。后来就用代码生成了头文件和源文件，get和set还有signal函数，内容基本都是…...

编程日记 2025/7/22 13:00:13

AR 模型的功率谱

功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）的表达式是从信号的自相关函数和系统的频率响应推导出来的，特别是对于 AR（Auto-Regressive，自回归）模型。以下是推导的过程： 1. AR 模型的定义&#xf…...

编程日记 2025/7/22 17:39:39