Thuật toán Apriori-Hybrid được coi như kết hợp giữa Thuật toán Apriori và thuật toán Apriori-TID.
Trong thuật toán Apriori-Hybrid, được sử dụng khi tổ chức lặp và chuyển sang
Apriori-TID khi đã chắc chắn rằng tập Ck đã vào bộ nhớ chính. Thuật toán Apriori-
Hybrid được coi là tốt hơn so với Apriori và AprioriTID.
Nhờ có nhận xét tinh tế là thuật toán Apriori chạy khá nhanh ở những bước đầu tiên, còn thuật toán Apriori-TID chạy nhanh ở những bước sau (và đáng buồn là chạy khá chậm ở những bước đầu tiên), Agrawal đề nghị phương án lai ghép: không nhất
thiết phải chạy tất cả các bước cùng một thuật toán giống nhau. Những bước đầu tiên, ông cho chạy thuật toán Apriori, sau đó khi tập các ứng cử viên khá lớn, sắp chứa đầy trong bộ nhớ tính toán, mới dùng thuật toán Apriori-TID.
Srikant đưa ra thêm một nhận xét: thời gian chuyển từ thuật toán Apriori sang thuật toán Apriori-TID tương đối tốn kém, và thuật toán lai ghép Apriori-Hybrid chỉ tỏ ra hiệu quả khi sự chuyển mạch này diễn ra ở gần cuối quá trình tìm kiếm tập xuất hiện
CHƢƠNG 4 – KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU HÌNH ẢNH
Chụp nhũ ảnh là một trong những phương pháp dùng để phát hiện bệnh Ung thư vú, nhưng trong một số trường hợp, bác sĩ X-quang không thể phát hiện các khối u dựa vào kinh nghiệm của họ. Trong trường hợp này, máy tính hỗ trợ phương pháp sử dụng luật kết hợp có thể giúp các nhân viên y tế phát hiện chính xác hơn. Đặc biệt, máy tính còn hỗ trợ các phương pháp dựa trên luật kết hợp một cách chính xác với tập dữ liệu lớn hơn.
Khai phá hình ảnh có liên quan tới phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu hình ảnh. Chương này đề cập tới việc khai phá dữ liệu sử dụng luật kết hợp dựa trên nội dung hình ảnh. Quá trình khai phá dữ liệu gồm 4 bước: Tiền xử lý (Preprocessing), Trích chọn đặc trưng (Feature Extraction), chuẩn bị cơ sở dữ liệu trung gian và khai phá luật kết hợp. [7]