KMeans可能由于初始值选择的不同，导致最终的结果不同。图4-4KMeans算法迭代过程假设对于相同的样本数据，若随机选择的两个初始点为序号4和7。对于同一个数据集，由于KMeans算法对初始选取的聚类中心敏感，因此可用该准则评价聚类结果的优劣。通常，对于任意一个数据集，KMeans算法无法达到全局最优，只能达到局部最优。......
2023-11-08
Apriori算法在医药领域的应用
【摘要】：从频繁项目集中生成所有可信关联规则，置信度大于minconf的规则为可信关联规则。C3：｛柴胡，黄芩，清半夏｝：2F3：｛柴胡，黄芩，清半夏｝：23.Apriori算法流程4.候选项集生成算法候选项集生成算法根据长度为k-1的频繁项目集Fk-1，经过两个步骤生成长度为k的候选项集Ck。
1.频繁项目集生成
关联规则挖掘算法有很多，比如Apriori、Apriori改进算法、Close算法等。同样的关联规则定义（同样的事务数据集、最小支持度、最小置信度）下，它们输出的结果是一样的。我们仅学习关联规则挖掘的经典算法：Apriori。
Apriori算法步骤：（1）生成所有频繁项目集，支持度高于minsup的项集为频繁项目集（Frequent Itemset）。（2）从频繁项目集中生成所有可信关联规则，置信度大于minconf的规则为可信关联规则（Confident Association Rule）。
生成所有频繁项目集：一个项集的项目个数为该项集的基数，称一个基数为k的项集为k-项集。如果项目集X是频繁项目集，则它的所有非空子集都是频繁项目集（向下封闭属性）；如果项目集X是非频繁项目集，则它的所有非空子集都是非频繁项目集。
生成所有频繁项目集算法思路。基本思想：逐级搜索（Level-wise Search），先找出长度为1的频繁项目集，接着找出长度为2的频繁项目集，以此类推。
F1⇒C2⇒F2⇒C3⇒F3⇒C4⇒F4⇒......
生成的每一个k项目集是由k-1频繁项目集生成的。
2.查找频繁项目集
（1）scan T。
C1：｛菊花｝：2，｛柴胡｝：3，｛黄芩｝：3，｛茯苓｝：1，｛清半夏｝：3
F1：｛菊花｝：2，｛柴胡｝：3，｛黄芩｝：3，｛清半夏｝：3
C2：｛菊花，柴胡｝，｛菊花，黄芩｝，｛菊花，清半夏｝，｛柴胡，黄芩｝，｛柴胡，清半夏｝，｛黄芩，清半夏｝
（2）scan T。
C2：｛菊花，柴胡｝：1，｛菊花，黄芩｝：2，｛菊花，清半夏｝：1，｛柴胡，黄芩｝：2，｛柴胡，清半夏｝：3，｛黄芩，清半夏｝：2
F2：｛菊花，黄芩｝：2，｛柴胡，黄芩｝：2，｛柴胡，清半夏｝：3，｛黄芩，清半夏｝：2
C3：｛柴胡，黄芩，清半夏｝
（3）scan T。
C3：｛柴胡，黄芩，清半夏｝：2
F3：｛柴胡，黄芩，清半夏｝：2
3.Apriori算法流程
4.候选项集生成算法(www.chuimin.cn)
候选项集生成算法根据长度为k-1的频繁项目集Fk-1，经过两个步骤生成长度为k的候选项集Ck。
合并：根据生成所有可能的长度为k的Ck。合并方法：两个k-1频繁项目集的前k-2个项目都是相同的，只有最后一个项目不同，就将生成的k-项集加入Ck中。
剪枝：合并后的Ck并不是最终的候选项集，需要判断每个项集的所有k-1子集是否在Fk-1中，不在则删除（向下封闭原理）。
5.关联规则生成
一旦由数据库D中的事务找出频繁项集，由它们产生强关联规则是直截了当的（强关联规则满足最小支持度和最小置信度）。对于置信度可以用下式，其中条件概率用项集支持度计数表示。
其中，support_count（A∪B）是包含A∪B的事务数，support_count（A）是包含项集A的事务数。
关联规则产生如下：
对于每个频繁项集I，产生I的所有非空子集；
对于I的每个非空子集s，如果
则输出规则“S=＞（I-s）”，其中min_conf是最小置信度阈值。
频繁项目集不等于关联规则，根据频繁项目集生成关联规则。每一个频繁项目集生成关联规则都需要用到其非空子集。设A是频繁项目集X的非空子集，则有：
设B=X-A
A→B是一条关联规则，如果满足：
confidence（A→B）≥minconf，
support（A→B）=support（A∪B）=support（X）
confidence（A→B）=support（A∪B）/support（A）
因此，给定一个频繁项目集X，如果有一条关联规则的后件为B，那么所有以B的任一非空子集为后件的候选规则都是关联规则。
强关联规则的产生：第一个子问题的求解，需要多次扫描数据库D，这意味着关联规则挖掘算法的效率将主要取决于数据库扫描、I/O操作和频繁项目集的计算。因此，如何迅速、高效地找出所有的频繁项目集是关联规则挖掘的中心问题。第二个子问题的求解比较容易，R.Agrawal等人已提出了有效的解决办法，具体过程如下：对每个频繁项目集I，产生所有的非空真子集，对I的任意非空真子集m，若support（I）/Support（m）≥minconfidence，则产生强关联规则m-＞（1-m）。
生成关联规则总结。为了找出规则A→B，必须保存sup（A∪B）和sup（A）。支持度的计算可以根据上一步频繁项目集中的结果得到，而不必再次扫描数据集T。关联规则生成步骤比频繁项目集生成步骤所花费的时间要少。注意：如果（f-a）→a是一条关联规则，那么所有（f-asub）→asub必然是关联规则。如果规则“Y→X”是强规则，那么“Y→X1”一定是强规则（其中，X1是X的一个子集）。
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2023-11-08
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2023-11-08
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