Algorisme Apriori
L'algorisme Apriori, introduït per Agrawal i Srikant el 1994, és el mètode fonamental per descobrir conjunts d'ítems freqüents i regles d'associació en bases de dades transaccionals. Utilitza una cerca de nivell a nivell, en amplada, guiada per la propietat antimonotònica del suport per enumerar eficientment totes les combinacions d'ítems que co-ocorreixen per sobre d'un llindar mínim definit per l'usuari, i després extreu regles interpretable si-aleshores d'aquests patrons.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Fonts
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Apriori Algorithm for Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/apriori-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Regles d'associacióAprenentatge automàtic↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Aprenentatge automàtic↔ compare
- Agrupació K-meansAprenentatge automàtic↔ compare
- Aprenentatge en líniaAprenentatge automàtic↔ compare
- Aprenentatge semi-supervisatAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →