Алгоритм Apriori
Алгоритм Apriori, представленный Агравалом и Шрикантом в 1994 году, является основополагающим методом для обнаружения частых наборов элементов и правил ассоциации в транзакционных базах данных. Он использует поиск в ширину, по уровням, управляемый антимонотонным свойством поддержки, для эффективного перечисления всех комбинаций элементов, которые совместно встречаются выше установленного пользователем минимального порога, а затем извлекает интерпретируемые правила «если-то» из этих закономерностей.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Источники
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Apriori Algorithm for Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Правила ассоциацийМашинное обучение↔ compare
- FP-Рост (Рост часто встречаемых паттернов)Машинное обучение↔ compare
- Кластеризация методом k-среднихМашинное обучение↔ compare
- Онлайн-обучениеМашинное обучение↔ compare
- Обучение с частичной разметкойМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →