频繁项集挖掘之Aprior和FPGrowth算法

　　频繁项集挖掘的应用多出现于购物篮分析，现介绍两种频繁项集的挖掘算法Aprior和FPGrowth，用以发现购物篮中出现频率较高的购物组合。html 基础知识 　　项：“属性-值”对。好比啤酒2罐。 　　项集：项的集合。好比{啤酒2罐，…，尿布5片} 　　K项集：项集中的每一个项都有K个项。 　　支持度：项集在训练元组中同时出现的次数（或者比例）。 　　置信度： A−>B 的置信度，表示 P(B

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