k项集定义,k阶子式定义

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(2)生成频繁项集过程它的原理是根据k-频繁项目集生成(k+1)-频繁项目集。因此首先要做的是找出1-频繁项目集，这个很容易得到，只要循环扫描一次事务集合统计出k项集和项集的区别是形式不同。k-项集的形式是指项集的元素个数称为项集长度，长度为k的项集称为k-项集。项集的形式是项的集合，包含k个项的集合称为k项集，所以k

5.频繁项集如果项集I的支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集。通常情况下，我们只会对频繁出现的项集进行研究。如果一个频繁项集含有K个元素，我们称之为频繁K项集。6k-项集由k个项构成的集合{牛奶}、啤酒}都是1-项集；{牛奶，果冻}是2-项集；{啤酒，面包，牛奶}是3-项集。每个事务其实就是一个项集展开资源推荐资源评论

⊙﹏⊙ 多个项组成的集合称为“项集”由k个项构成的集合{牛奶}、花生酱}都是1-项集；{牛奶，啤酒}是2-项集；{啤酒，面包，牛奶}是3-项集X和Y是项集X称为规则前项(antecedent) Y称为规项集(Itemset):同时出现的项的集合。定义为：k-itemset(k项集),k-itemset ? T。除非特别说明，否则下文出现的k均表示项数。支持度(Support):定义为supp(X) = occur(X) / count(D)

定义：ε-差分隐私给定两个邻近数据集，若算法K,值域为Range(m),在上任意输出的结果满足下面的不等式，则称算法K满足ε-差分隐私。其中，Pr[.]表示算法K输出结果为Ο的概率，隐私预筛选频繁1-项集接下来使用上一次迭代发现的频繁(k-1)项集(k>=2),产生新的候选k-项集，具体如何产生下面会说。再次遍历数据集，确定候选k-项集的支持度计数，这里需要使用子集函数确

●项集：包含零个或者多个项的集合叫做项集，例如{豆奶，莴苣}。●k-项集：包含k个项的项集叫做k-项集。例如{豆奶}叫做1-项集，豆奶，尿布，啤酒}叫做3-项集。●前件和后件：对于规则{尿Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的