机器学习笔记 - 什么是先验算法(Apriori Algorithm)？
1、先验算法概述
Apriori算法由R. Agrawal和R. Srikant在 1994 年给出，用于在数据集中查找关联规则的频繁项集。该算法的名称是 Apriori，因为它使用了频繁项集属性的先验知识。换句话说，我们可以说先验算法是一种关联规则学习，例如分析购买了产品 A 的人也购买了产品B。
我们举一个例子来更好地理解这个概念。比如比萨店的卖家将比萨、软饮料和面包棒组合在一起。他还为购买这些组合的客户提供折扣。你有没有想过他为什么要这样做？他认为购买披萨的顾客也会购买软饮料和面包棒。然而，通过制作组合，他让客户很容易购买并增加了他的销售业绩。
利用其知识，零售商可以为其产品制定交易，例如提供最佳规则折扣或根据客户一起购买的最佳关联规则的数量附加免费商品。无论哪种情况，客户最终都会花费更多来从这些交易中受益。其结果是，该企业提高了销售额，自然获得了高利润。
以上的例子是数据挖掘中关联规则的最佳例子。它有助于我们学习先验算法的概念。
2、先验算法原理
为了构建元素或项目之间的关联规则，该算法考虑了三个重要因素，即支持度、置信度和提升度。这些因素中的每一个都解释如下：
支持度，用来计算A的受欢迎程度。
Support(A) = (A的交易数量)/(交易总量)
置信度，可以计算购买物品 X 时购买物品 Y 的可能性的百分比。
Confidence(A->B) = Support(AUB) / Su
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