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    java apriori

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    java apriori

    Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法,它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系,以形成規則,其過程由連接(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。
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    導讀Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法,它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系,以形成規則,其過程由連接(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。

    java apriori是什么,讓我們一起了解一下?

    Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法,它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系,以形成規則,其過程由連接(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。

    Apriori算法的描述如下:

    (1)掃描全部數據,產生候選1-項集的集合C1。

    (2)根據最小支持度,由候選1-項集的集合C1產生頻繁1-項集的集合L1。

    (3)對k>1,重復執行步驟(4)、(5)、(6)。

    (4)由Lk執行連接和剪枝操作,產生候選(k+l)-項集的集合Ck+1。

    (5)根據最小支持度,由候選(k+l)-項集的集合Ck+1,產生頻繁(k+1)-項集的集合Lk+1。

    (6)若L≠Φ,則k=k+1,跳往步驟(4);否則,跳往步驟(7)。

    (7)根據最小置信度,由頻繁項集產生強關聯規則,結束。

    Apriori算法如何讓JAVA實現?

    項集用HashMap,integer>來表示,關鍵字用Set集合可以自動排序,值用于記錄項集在原始事物數據中出現的次數,原始數據用文件方式讀取,注意文件內容每一行為一個原始事物項,不需要輸入事物的編號。

    package?datamining;
    ?
    import?java.io.BufferedReader;
    import?java.io.File;
    import?java.io.FileNotFoundException;
    import?java.io.FileReader;
    import?java.io.IOException;
    import?java.util.ArrayList;
    import?java.util.HashMap;
    import?java.util.HashSet;
    import?java.util.Iterator;
    import?java.util.List;
    import?java.util.Map;
    import?java.util.Set;
    ?
    public?class?Apriori?{
    //剪枝函數
    public?ArrayList>?apriori_gen(HashMap,?Integer>?L_last,?int?last_index){
    ArrayList>?result?=?new?ArrayList>();??//存儲剪枝后的結果
    ArrayList>?item_set?=?null;??
    item_set?=?get_item_set(L_last);??//獲取上一個頻繁項的所有項集,并轉為字符串List
    for(int?i?=?0;?i??str?=?item_set.get(i);
    for(int?j?=?i?+?1;?j??new_item?=?new?HashSet();??//存儲新的候選項集
    ArrayList?str2?=?item_set.get(j);
    int?length?=?str.size();
    for(int?k?=?0;?k??candidate,?ArrayList>?last_item_set,?int?last_index)?{
    boolean?flag?=?true;
    ArrayList>?sub_set?=?get_subset(candidate,?last_index);
    //for(int?j?=?0;?j??item?=?sub_set.get(i);
    int?j?=?0;
    for(j?=?0;?j?>?get_subset(Set?candidate,?int?index){
    ArrayList>?sub_set?=?new?ArrayList>();
    ArrayList?item_set?=?new?ArrayList();
    Iterator?iter?=?candidate.iterator();
    while(iter.hasNext())
    item_set.add((String)iter.next());
    if(index?==?1)?{?????????//當index等于1時單獨考慮
    for(int?k?=?0;?k??buffer?=?new?ArrayList();
    buffer.add(item_set.get(k));
    sub_set.add(buffer);
    }
    }else?{
    for(int?i?=?0;?i??buffer?=?new?ArrayList();
    buffer.add(item_set.get(i));
    for(int?k?=?0;?k?>?get_item_set(HashMap,?Integer>?L_last){
    ArrayList>?result?=?new?ArrayList>();
    Iterator?iter?=?L_last.entrySet().iterator();
    while?(iter.hasNext())?{
    Map.Entry?entry?=?(Map.Entry)?iter.next();
    Set?set?=?(Set)entry.getKey();
    Iterator?iter2?=?set.iterator();
    ArrayList?item?=?new?ArrayList();
    while(iter2.hasNext())?{
    String?str?=?(String)iter2.next();
    item.add(str);
    }
    result.add(item);
    }
    return?result;
    }
    //處理原始事物數據
    public?HashMap,?Integer>?process_rawdata(ArrayList>?raw_input,?int?min_sub){
    HashMap,?Integer>?first_input?=?new?HashMap,?Integer>();?//存儲處理后結果
    //處理原始輸入事物數據,統計每個單獨事物的次數
    for(int?i?=?0;?i??item?=?raw_input.get(i);
    Iterator?iter?=?item.iterator();
    while(iter.hasNext())?{
    String?str?=?(String)iter.next();
    Set?single_item?=?new?HashSet();
    single_item.add(str);
    if(first_input.containsKey(single_item))?{
    int?count?=?first_input.get(single_item);
    first_input.put(single_item,?count+1);
    }else
    first_input.put(single_item,?1);
    }
    }
    //移除單獨事物出現次數少于min_sub的事物
    for?(Iterator,?Integer>>?iter?=?first_input.entrySet().iterator();?iter.hasNext();){
    ????Map.Entry,?Integer>?entry?=?iter.next();
    Object?key?=?entry.getKey();
    int?val?=?(int)entry.getValue();
    if(val??item,?ArrayList>?raw_input)?{
    int?count?=?0;
    Set?item2?=?new?HashSet<>(item);
    for(int?i?=?0;?i??item_set?=?new?HashSet(raw_input.get(i));
    item_set.retainAll(item2);
    if(item_set.size()?==?item2.size())
    count++;
    }
    return?count;
    }
    //算法主函數
    public?List,?Integer>>?apriori_main(ArrayList>?raw_input,?int?min_sub){
    int?last_index?=?1;
    List,?Integer>>?results?=?new?ArrayList,?Integer>>();?//存儲最終結果
    HashMap,?Integer>?first_input?=?process_rawdata(raw_input,?min_sub);?//獲取第一個頻繁項集
    ArrayList>?candidates?=?apriori_gen(first_input,?last_index);?//獲取第二個候選項集
    while(!(candidates.size()?==?0))?{???//循環終止條件,無法選出下一個候選集合為止
    HashMap,?Integer>?result?=?new?HashMap,?Integer>();
    for(int?i?=?0;?i?=?min_sub)
    result.put(candidates.get(i),?count);??//將滿足結果的加入結果集中
    }
    if(result.size()?>?0)
    results.add(result);
    last_index++;???????????????????????????????//索引加1
    candidates?=?apriori_gen(result,?last_index);??//計算下一個候選項集合
    }
    return?results;
    }
    public?static?void?main(String?args[])?throws?IOException?{
    ArrayList>?raw_data?=?new?ArrayList>();??//存儲原始數據
    File?file?=?new?File(".\\data\\apriori.txt");???//獲取外部原始事物數據
    BufferedReader?reader?=?new?BufferedReader(new?FileReader(file));
    String?string?=?"";
    while((string?=?reader.readLine())!=null){
    Set?item?=?new?HashSet();
    String[]?items?=?string.split(",");
    for(int?i?=?0;?i?,?Integer>>?result?=?apriori.apriori_main(raw_data,?2);?//定義min_sub為2
    System.out.println(result.get(result.size()-1));??//輸出最后結果
    }
    }

    以上就是小編今天的分享了,希望可以幫助到大家。

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    Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法,它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系,以形成規則,其過程由連接(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。
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