apriori算法接收一个列表列表,其中每个列表都是一个事务。你在传递交易清单吗?例如:transactions = [['milk', 'bread', 'water'],['coffe', 'sugar' ],['burgers', 'eggs']]

这里有一个交易清单。然后你可以把它传给apriori。在

^{pr2}$

关于最小支持度阈值,以及apriori算法给出结果所需的时间,在最小支持值较小的情况下,我们会有很多关联规则。因此,算法需要时间来计算它们。众所周知,这种算法的局限性之一就是。在

您可以找到here关于apriori算法如何工作的全面解释,其中一些亮点是:Apriori uses a "bottom-up" approach, where frequent subsets are

extended one item at a time (known as candidate generation). Then

groups of candidates are tested against the data. The algorithm

terminates when no further successful extensions are found.

Apriori uses breadth-first search and a Hash tree structure to count

candidate item sets efficiently. It generates candidate itemsets of

length k from itemsets of length k-1. Then it prunes the candidates

who have an infrequent subpattern. According to the downward closure

lemma, the candidate set contains all frequent k-length item sets.

After that, it scans the transaction database to determine frequent

itemsets among the candidates.

如我们所见,对于具有大量频繁项或支持值较低的数据集,候选项集总是非常大。在

这些大数据集需要大量内存来存储。此外,apriori算法还多次查看数据库的各个部分,计算k项集中的项集的频率。因此,apriori算法可能会非常缓慢和低效,主要是在内存容量有限、事务量较大的情况下。在

例如,我尝试了apriori算法,其中包含25900个事务,min_支持值为0.004。该算法大约花了2.5个小时才能给出输出。在

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