物联网大数据常用挖掘算法（Linux大作业）_物联网数据挖掘算法实验

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1、Apriori算法
一、Apriori 算法概述
Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的。
关联分析
  关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：（1）频繁项集，（2）关联规则。

（1）频繁项集
频繁项集：是经常出现在一块的物品的集合。

量化方法：支持度（support）。支持度是数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如数据集[[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3], [2, 5]]中，项集{2}的支持度为3/4，项集{2,3}的支持度为1/2。
（2）关联规则
关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系。
量化计算：可信度或置信度（confidence）。可信度是针对一条关联规则（如{2}–>{3}）来定义的。{2}–>{3}这条规则的可信度为“支持度{2，3}/支持度{2}”，即2/3，意味着包含{2}的所有记录中2/3符合规则包含{2,3}。
Apriori原理
   无论频繁项集还是关联规则都需要计算支持度。如果数据量小，计算一个项集的支持度可以针对每个项集扫描所有数据，然后统计该项集出现的总数除以总的交易记录数，就可以得到支持度。但是对于N个物品的数据集共有2N-1中项集组合，即使4个物品也需要遍历数据集15次，100种物品有中可能的项集组合，对现代计算机而言，需要很长的时间才能完成运算，何况事实上，商店都会有上百上千种商品。Apriori算法可以降低计算时间，减少可能感兴趣的项集。
如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。如若{2,3}是频繁的，那么{0}、{1}也一定是频繁的。反过来同样，如果一个项集是非频繁集，那么它的所有超集也是非频繁的。如若{2,3}是非频繁的，那么{0,2,3}、{1,2,3}、{0,1,2,3}也是非频繁项。所以如果计算出{2,3}的支持度是非频繁的，那么{0,2,3}、{1,2,3}、{0,1,2,3}的支持度就不用计算了。

Apriori原理可以避免项集数目的指数增长，从而在合理时间内计算出频繁项集。
Apriori算法发现频繁项集
Apriori算法流程：

1）首先，基于数据集生成个数为1的项集的列表C1&#x