数据挖掘（一）A-Priori

数据挖掘需要挖掘事物之间的关联性，A-Priori是一个购物篮模型，实质上是一个教你快速统计频繁项集的方法，其根据频繁项集的单调性，来减少扫描的次数

比如我有很多购物篮，每个篮子里有若干物品，如{青菜，黄瓜}{黄瓜，蘑菇，冬笋}{面条，酱油}{苗条，青菜}

我要推断那些物品会同时出现，这样方便推荐，或者说我能发现哪些物品之间有一定的关联性；A-Priori就是干这个的

这个算法比较简单，就是一个扫描计数的过程，但是有两点，

1）是要将物品编码，便于节省空间；

2）是K+1频繁项集的寻找要建立在K频繁项集合的基础上，比如我要找一个3频繁项集合，那么我可以推断，这3个项的任意两项组合必然在之前找到的2频繁项集合中；

及时踢掉一些不可能成为频繁项集的成分，减少扫描次数；

凡是数据挖掘的算法重点不是在流程，而是在如何优化过程，因为减少一步都能带来巨大的效率，如何处理大数据！

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