อัลกอริทึม Apriori
อัลกอริทึม Apriori ซึ่งริเริ่มโดย Agrawal และ Srikant ในปี 1994 เป็นวิธีการพื้นฐานสำหรับการค้นหาชุดรายการที่ปรากฏบ่อย (frequent itemsets) และกฎความสัมพันธ์ (association rules) ในฐานข้อมูลธุรกรรม โดยใช้วิธีการค้นหาแบบกว้างตามระดับ (breadth-first, level-wise search) ซึ่งชี้นำโดยคุณสมบัติการต่อต้านการผูกขาด (anti-monotone property) ของความถี่ในการปรากฏ (support) เพื่อแจกแจงชุดรายการทั้งหมดที่ปรากฏร่วมกันเกินกว่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่ผู้ใช้กำหนด จากนั้นจึงสกัดกฎ if-then ที่ตีความได้จากรูปแบบเหล่านั้น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
แหล่งอ้างอิง
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Apriori Algorithm for Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- Association Rulesการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การจัดกลุ่มแบบ K-meansการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การเรียนรู้แบบออนไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare