Algorithme APriori
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L'algorithme APriori[1] est un algorithme d'exploration de données conçu en 1994, par Rakesh Agrawal et Ramakrishnan Sikrant, dans le domaine de l'apprentissage des règles d'association. Il sert à reconnaître des propriétés qui reviennent fréquemment dans un ensemble de données et d'en déduire une catégorisation.
Principes
L'algorithme Apriori s'exécute en deux étapes :
- Soient minsupp l'indice de support minimum donné, et minconf l'indice de confiance donné.
- Génération de tous les itemsets fréquents c'est-à-dire Modèle:Centrer
- Génération de toutes les règles d'associations de confiance à partir des itemsets fréquents, c'est-à-dire
Voir aussi
Liens internes
Références
- ↑ Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, Fast Algorithms for Mining Association Rules