有关apriori算法的PPT，用于关联规则分析，里面分析了apriori算法的优缺点以及如何进行改进

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域，而在其他领域里面应用不是很多，如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据，对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。

Apriori算法及改进算法分析数据挖掘课程论文

选择Apriori算法

关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布) 基本概念 1、支持度的定义：support(X–>Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}–>{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%。 2、自信度的定义：confidence(X–>Y) = |X交Y|/|X| = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/集合X出现的个数 。例如：co

为解决传统数据挖掘算法在大量数据处理时面临的内存占用、计算性能等方面的问题,基于Hadoop平台,应用HBase文件存储系统对海量数据分布式存储以及Map Reduce框架进行分布式计算,实现Apriori经典数据挖掘算法。通过对已实现的Apriori算法进行优化,引入FIS-IS算法思想,从数据库扫描次数和容量消减方向进行改进。提出针对数据本身进行频繁预选项生成方法与对于频繁预选项剪枝步骤进行分组检索的优化方法。实验结果验证了改进算法对算法运行具有良好的优化效果。

先验算法 分析购物趋势是数据科学中的一项重大任务，而购物篮分析是完成这一过程的一种方式。 该子领域中的技术试图了解购买某些商品如何影响其他商品的购买。 这使零售商可以通过向上销售或交叉销售现有客户来增加收入。 简短的故事或故事总是可以帮助我们更好地理解概念，但这是一个真实的故事，沃尔玛的啤酒尿布寓言。 沃尔玛的一位销售人员试图通过将产品捆绑在一起并提供折扣来增加商店的销售额。 他将面包和果酱捆在一起，这使客户可以轻松地将它们一起找到。 此外，由于折扣，客户可以一起购买它们。 为了找到更多机会和更多可以捆绑在一起的此类产品，销售人员分析了所有销售记录。 两种产品显然无关，因此他决定更深入地研究。 他发现抚养孩子很痛苦。 为了缓解压力，父母不慎决定购买啤酒。 他将尿布和啤酒配对，销售量上升。 这是数据挖掘中关联规则的完美示例。 关联规则 关联规则是“ if-then”语句，有助于显示各种类

该实验是本人花了一个下午写的，比较辛苦。

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Apriori算法最新研究进展，共104页。