您的位置:首页 >科技 >

📚 关于apriori算法的一个简单的例子 🌟

导读 Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法,常用于挖掘数据中的频繁项集和关联规则。简单来说,它能帮助我们发现哪些商品经常一起被购买,...

Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法,常用于挖掘数据中的频繁项集和关联规则。简单来说,它能帮助我们发现哪些商品经常一起被购买,从而优化营销策略。💡

假设一家超市有以下5位顾客的购物记录:

🍎 苹果 🥬 胡萝卜 🧀 奶酪

🍎 苹果 🥦 西兰花 🧀 奶酪

🍎 苹果 🥬 胡萝卜

🥚 鸡蛋 🥑 牛油果

🍞 面包 🥖 面包

第一步是找出所有单个商品的支持度(即出现次数)。例如,“苹果”出现了4次,支持度为80%。接着,筛选出支持度高于设定阈值的项集,比如支持度≥50%。然后,逐步扩展到两个商品、三个商品的组合,直到无法满足条件为止。🛒

通过这个过程,我们可以发现“苹果”和“奶酪”经常一起被购买(关联规则:如果买了苹果,那么很可能也会买奶酪)。这种洞察有助于超市调整货架布局或推出促销活动!🎉

这就是Apriori算法的魅力所在——从简单数据中提取有价值的信息!💡✨

版权声明:转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者持权属证明与本网联系,我们将及时更正、删除,谢谢您的支持与理解。
关键词: