Assosiaatiosääntöjen louhinta (Apriori)
Assosiaatiosääntöjen louhinta on ohjaamaton tiedonlouhintatekniikka, joka löytää koesiintymiskuvioita kohteiden välillä transaktiodatoissa. Agrawal, Imieliński ja Swami esittelivät sen muodollisesti vuonna 1993, ja Agrawal ja Srikant jalostivat sitä uraauurtavalla Apriori-algoritmilla vuonna 1994. Se tunnistaa sääntöjä muotoa X ⇒ Y – tarkoittaen, että transaktiot, jotka sisältävät kohdejoukon X, sisältävät yleensä myös kohdejoukon Y – kvantifioituna tuen (support), luottamuksen (confidence) ja nosteen (lift) avulla.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Agrawal, R., Imieliński, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th VLDB Conference, 487–499. link ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/machine-learning/association-rule-mining
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.
- Formaali konseptianalyysi (FCA)Pehmeä laskenta↔ compare
- K-Means-klusterointiKoneoppiminen↔ compare
- Sääntöinduktio (RIPPER)Koneoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →