Gi i thi u th ut toán đn gin

Một phần của tài liệu Tìm hiểu khai phá luật kết hợp mining association rules (Trang 39 - 40)

V. KHÁM PHÁ L UT

1. Gi i thi u th ut toán đn gin

t o lu t, cho m i t p thu c tính l, chúng ta tìm t t c các t p con khác r ng c a l. Cho m i t p con a nh v y, chúng ta xu t ra m t lu t có d ng a⇒(l–a) n u t s c a support (l) trên support (a) l n h n minconf. Chúng ta xem xét t t c các t p con c a l đ t o ra nh ng lu t v i nhi u k t qu .

Chúng ta có th c i ti n th t c trên b ng cách t o ra nh ng t p con c a t p thu c tính l n theo ki u đ qui tìm ki m theo chi u sâu. Ví d , t p thu c tính ABCD, đ u tiên chúng ta xem xét t p con ABC, sau đó AB, ... Khi đó n u m t t p con a c a t p l n l không t o ra lu t, nh ng t p con c a a không c n ph i xem xét trong quá trình t o lu t l. Ví d , n u ABC⇒D không có đ đ tin c y (confidence), chúng ta không c n ki m tra AB⇒CD n a. Chúng ta không b sót lu t nào b i vì đ h tr c a b t k t p con a

c a a ph i l n b ng đ support c a a. Vì đ tin c y c a lu t a⇒(l-a) không th có confidence nhi u h n a⇒(l–a). Vì th , n u t o ra m t lu t mà không liên quan t i t t c nh ng thu c tính trong l v i a nh là cái tr c

đó, a c ng không. Thu t toán simple Algorithm th hi n ý t ng này :

// Simple Algorithm

forall large itemsets Lk , k>=2 do call genrules(Lk, Lk);

// The genrules gennerates all valid rules a ⇒ (Lk - a), for all a ⊂ am

Procedure genrules(Lk : large k-itemset, am :large m-itemset) 1) A={ (m-1)-itemsets am-1 | am-1⊂ am };

- 40 -

3) conf=support(Lk) / support(am-1); 4) if (conf >= minconf) then begin

5) output the rule am-1⇒ (Lk - am-1)

with confidence=conf and support= support(Lk); 6) if (m-1>1) then

7) call genrules(Lk, am-1); // to generate rules with subnet of am-1 as antecedents

8) end

9) End

Hình 10: Thu t toán Simple Algorithm

Một phần của tài liệu Tìm hiểu khai phá luật kết hợp mining association rules (Trang 39 - 40)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(54 trang)