java apriori

java apriori是什么，讓我們一起了解一下？

Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法，它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系，以形成規則，其過程由連接（類矩陣運算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結果）組成。

Apriori算法的描述如下：

（1）掃描全部數據，產生候選1-項集的集合C1。

（2）根據最小支持度，由候選1-項集的集合C1產生頻繁1-項集的集合L1。

（3）對k>1，重復執行步驟（4）、（5）、（6）。

（4）由Lk執行連接和剪枝操作，產生候選（k+l）-項集的集合Ck+1。

（5）根據最小支持度，由候選（k+l）-項集的集合Ck+1，產生頻繁（k+1）-項集的集合Lk+1。

（6）若L≠Φ，則k=k+1，跳往步驟（4）；否則，跳往步驟（7）。

（7）根據最小置信度，由頻繁項集產生強關聯規則，結束。

Apriori算法如何讓JAVA實現？

項集用HashMap,integer>來表示，關鍵字用Set集合可以自動排序，值用于記錄項集在原始事物數據中出現的次數，原始數據用文件方式讀取，注意文件內容每一行為一個原始事物項，不需要輸入事物的編號。

package?datamining;
?
import?java.io.BufferedReader;
import?java.io.File;
import?java.io.FileNotFoundException;
import?java.io.FileReader;
import?java.io.IOException;
import?java.util.ArrayList;
import?java.util.HashMap;
import?java.util.HashSet;
import?java.util.Iterator;
import?java.util.List;
import?java.util.Map;
import?java.util.Set;
?
public?class?Apriori?{
//剪枝函數
public?ArrayList>?apriori_gen(HashMap,?Integer>?L_last,?int?last_index){
ArrayList>?result?=?new?ArrayList>();??//存儲剪枝后的結果
ArrayList>?item_set?=?null;??
item_set?=?get_item_set(L_last);??//獲取上一個頻繁項的所有項集，并轉為字符串List
for(int?i?=?0;?i??str?=?item_set.get(i);
for(int?j?=?i?+?1;?j??new_item?=?new?HashSet();??//存儲新的候選項集
ArrayList?str2?=?item_set.get(j);
int?length?=?str.size();
for(int?k?=?0;?k??candidate,?ArrayList>?last_item_set,?int?last_index)?{
boolean?flag?=?true;
ArrayList>?sub_set?=?get_subset(candidate,?last_index);
//for(int?j?=?0;?j??item?=?sub_set.get(i);
int?j?=?0;
for(j?=?0;?j?>?get_subset(Set?candidate,?int?index){
ArrayList>?sub_set?=?new?ArrayList>();
ArrayList?item_set?=?new?ArrayList();
Iterator?iter?=?candidate.iterator();
while(iter.hasNext())
item_set.add((String)iter.next());
if(index?==?1)?{?????????//當index等于1時單獨考慮
for(int?k?=?0;?k??buffer?=?new?ArrayList();
buffer.add(item_set.get(k));
sub_set.add(buffer);
}
}else?{
for(int?i?=?0;?i??buffer?=?new?ArrayList();
buffer.add(item_set.get(i));
for(int?k?=?0;?k?>?get_item_set(HashMap,?Integer>?L_last){
ArrayList>?result?=?new?ArrayList>();
Iterator?iter?=?L_last.entrySet().iterator();
while?(iter.hasNext())?{
Map.Entry?entry?=?(Map.Entry)?iter.next();
Set?set?=?(Set)entry.getKey();
Iterator?iter2?=?set.iterator();
ArrayList?item?=?new?ArrayList();
while(iter2.hasNext())?{
String?str?=?(String)iter2.next();
item.add(str);
}
result.add(item);
}
return?result;
}
//處理原始事物數據
public?HashMap,?Integer>?process_rawdata(ArrayList>?raw_input,?int?min_sub){
HashMap,?Integer>?first_input?=?new?HashMap,?Integer>();?//存儲處理后結果
//處理原始輸入事物數據，統計每個單獨事物的次數
for(int?i?=?0;?i??item?=?raw_input.get(i);
Iterator?iter?=?item.iterator();
while(iter.hasNext())?{
String?str?=?(String)iter.next();
Set?single_item?=?new?HashSet();
single_item.add(str);
if(first_input.containsKey(single_item))?{
int?count?=?first_input.get(single_item);
first_input.put(single_item,?count+1);
}else
first_input.put(single_item,?1);
}
}
//移除單獨事物出現次數少于min_sub的事物
for?(Iterator,?Integer>>?iter?=?first_input.entrySet().iterator();?iter.hasNext();){
????Map.Entry,?Integer>?entry?=?iter.next();
Object?key?=?entry.getKey();
int?val?=?(int)entry.getValue();
if(val??item,?ArrayList>?raw_input)?{
int?count?=?0;
Set?item2?=?new?HashSet<>(item);
for(int?i?=?0;?i??item_set?=?new?HashSet(raw_input.get(i));
item_set.retainAll(item2);
if(item_set.size()?==?item2.size())
count++;
}
return?count;
}
//算法主函數
public?List,?Integer>>?apriori_main(ArrayList>?raw_input,?int?min_sub){
int?last_index?=?1;
List,?Integer>>?results?=?new?ArrayList,?Integer>>();?//存儲最終結果
HashMap,?Integer>?first_input?=?process_rawdata(raw_input,?min_sub);?//獲取第一個頻繁項集
ArrayList>?candidates?=?apriori_gen(first_input,?last_index);?//獲取第二個候選項集
while(!(candidates.size()?==?0))?{???//循環終止條件，無法選出下一個候選集合為止
HashMap,?Integer>?result?=?new?HashMap,?Integer>();
for(int?i?=?0;?i?=?min_sub)
result.put(candidates.get(i),?count);??//將滿足結果的加入結果集中
}
if(result.size()?>?0)
results.add(result);
last_index++;???????????????????????????????//索引加1
candidates?=?apriori_gen(result,?last_index);??//計算下一個候選項集合
}
return?results;
}
public?static?void?main(String?args[])?throws?IOException?{
ArrayList>?raw_data?=?new?ArrayList>();??//存儲原始數據
File?file?=?new?File(".\\data\\apriori.txt");???//獲取外部原始事物數據
BufferedReader?reader?=?new?BufferedReader(new?FileReader(file));
String?string?=?"";
while((string?=?reader.readLine())!=null){
Set?item?=?new?HashSet();
String[]?items?=?string.split(",");
for(int?i?=?0;?i?,?Integer>>?result?=?apriori.apriori_main(raw_data,?2);?//定義min_sub為2
System.out.println(result.get(result.size()-1));??//輸出最后結果
}
}

以上就是小編今天的分享了，希望可以幫助到大家。