1 算法思想
算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori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,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合。该集合记作L1.然后,L1用于找频繁2项集的集合L2,L2用于找L3,如此迭代,直到不能再找到频繁k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描。
Apriori性质可用于压缩搜索空间,提高频繁项集逐层产生的效率。
Apriori性质:频繁项集的所有非空子集也必是频繁的。
Apriori算法主要包括连接步和剪枝步两步组成。在连接步和剪枝步中采用Apriori性质可以提高算法的效率。
1.1 连接步
此步骤用于从频繁k-1项集集合产生候选k项集集合。
为了计算出Lk,根据Apriori性质,需要从Lk-1选择所有可连接的对连接产生候选k项集的集合,记作Ck。假设项集中的项按字典序排序,则可连接的对是指两个频繁项集仅有最后一项不同。例如,若Lk-1的元素l1和l2是可连接的,则l1和l2两个项集的k-1个项中仅有最后一项不同,这个条件仅仅用于保证不产生重复。
1.2 剪枝步
此步骤用于快速缩小Ck包含的项集数目。
由Apriori性质可得,任何非频繁的(k-1)项集都不是频繁k项集的子集,因此,如果Ck中的一条候选k项集的任意一个(k-1)项子集不在Lk-1中,则这条候选k项集必定不是频繁的,从而可以从Ck中删除。这种子集测试可以使用当前所有频繁项集的散列树快速完成。
Ck是Lk的超集,经过子集测试压缩Ck后,即可扫描数据库,确定Ck中每个候选的计数,从而确定Lk。
2 伪代码
算法:Apriori, 使用逐层迭代方法基于候选产生找出频繁项集
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:
1) L1 = find_frequent_1_itemsets(D);
2) for (k = 2; Lk-1 ≠ ∅; k++) {
3) Ck = aproiri_gen(Lk-1,min_sup);
4) for each transaction t∈D{ //扫描D用来计数
5) Ct = subset(Ck,t); //找出事务t中包含的所有候选k项集,
6) for each candidate c∈Ct //对事务t包含的每个候选k项集的计数加一
7) c.count++;
8) }
9) Lk={c∈Ck | c.count ≥ min_sup}
10) }
11) return L = ∪kLk;
procedure apriori_gen(Lk-1: frequent (k-1)-itemset; min_sup: support)
1) for each itemset l1∈Lk-1
2) for each itemset l2∈Lk-1
3) if (l1[1]=l2[1])∧...∧(l1[k-2]=l2[k-2])∧(l1[k-1]<l2[k-2]) then {
4) c = l1 连接 l2; //连接步: 产生candidates
5) if has_infrequent_subset(c,Lk-1) then
6) delete c; // 剪枝步: 移除非频繁的cadidate
7) else add c to Ck;
8) }
9) return Ck;
procedure has_infrequent_subset(c:candidate k-itemset; Lk-1:frequent (k-1)-itemset)
// 使用先验知识
1) for each (k-1)-subset s of c
2) if c∉Lk-1 then
3) return TRUE;
4) return FALSE;
其中,Lk-1表示频繁k-1项集。
3 实现
4 示例
参考资料:
《数据挖掘:概念与技术》(第二版)
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