無監督學習算法-Apriori進行關聯分析
關聯分析
是無監督訊息算法中的一種，Apriori主要用來做_關聯分析_，_關聯分析_可以有兩種形式：頻繁項集或者關聯規則。舉個例子：交易訂單
| 序號 | 商品名稱 |
|---|---|
| 1 | 書籍，電腦 |
| 2 | 杯子，手機，手機殼，盤子 |
| 3 | 古箏，手機，手機殼，玻璃 |
| 4 | 手機，玻璃 |
| 5 | 電視，手機，手機殼 |
頻繁項集：{ 古箏，手機，手機殼，玻璃}就是一個例子。
關聯規則：手機->手機殼，買手機很大概率會買手機殼。
關聯分析使用的思路
- 無論是頻繁項集還是關聯規則，都是需要看發生的頻率，比如有手機就有手機殼的概率，如果這個比率超過了75%，那麽符合。那麽概率手機->手機殼=概率（{手機、手機殼}）/概率（{手機}）=
3/5 除以 4/5 = 0.75。 - 上面的只是其中一種組合，理論上要計算所有排列組合的概率，所以隨著數據量的增大，計算量指數增長，而Apriori算法的思路就是如何減少計算量
Apriori的原理
命題：假設一個項集是非頻繁的，那麽該項集的包含者也是非頻繁的。
TODO
優缺點和場景
- 優點：編碼容易
- 缺點：大數據量時間可能會唱
- 試用：數值型 or 標稱型數據
無監督學習算法-Apriori進行關聯分析
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