扫描分发Apriori算法学习（一）

在本篇文章中,我们主要介绍扫描分发的内容,自我感觉有个不错的建议和大家分享下

Apriori核心算法程过如下：

扫描数据集合盘算出各个1项集的持支度，得到频仍1项集的集合。
接连，由2个只有一个项不同的属于的频集做一个（k-2）JOIN运算到得的。
剪枝，由于是的超集，所以可能有些元素不是频仍的。在潜伏k项集的某个集子不是中的成员是，则该潜伏频仍项集不是能可频仍的可以从中移去。
通过单趟扫描数据集合，盘算中各个项集的持支度，将中不满足持支度的项集去掉构成。

每日一道理
心的本色该是如此。成，如朗月照花，深潭微澜，不论顺逆，不论成败的超然，是扬鞭策马，登高临远的驿站；败，仍滴水穿石，汇流入海，有穷且益坚，不坠青云的傲岸，有“将相本无主，男儿当自强”的倔强。荣，江山依旧，风采犹然，恰沧海巫山，熟视岁月如流，浮华万千，不屑过眼烟云；辱，胯下韩信，雪底苍松，宛若羽化之仙，知退一步，海阔天空，不肯因噎废食。

通过迭代循环，重复步调2～4，直到有某个r值使得为空，这时算法止停。在剪枝步中的个每元素需在易交数据库中进行验证来定决其是不是参加，这里的验证程过是算法性能的一个瓶颈。这个法方要求多次扫描可能很大的易交数据库。可能生产大批的候选集，以及可能要需重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。

现在，几乎有所高效的发明关联规则的并行数据挖掘算法都是基于Apriori算法的，Agrawal和Shafer 提出了三种并行算法：数计发分（Count Distribution）算法、数据发分（Data Distribution）算法和候选发分（Candidate Distribute）算法。

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录：自行车
一个程序员骑着一个很漂亮的自行车到了公司，另一个程序员看到了他，问到，“你是从哪搞到的这么漂亮的车的？”
骑车的那个程序员说， “我刚从那边过来，有一个漂亮的姑娘骑着这个车过来，并停在我跟前，把衣服全脱了，然后对我说，‘你想要什么都可以’”。
另一个程序员马上说到， “你绝对做了一个正确的选择，因为那姑娘的衣服你并不一定穿得了”。

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