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* Apriori [#x532d35a]
//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名しておいてください．
与えられたバスケットデータから，支持度がminsup以上，かつ確信度がminconf以上の相関ルールを列挙する最も著名なアルゴリズム．
支持度がminsup以上のアイテム集合を列挙する場合に，アイテム集合 {1,2,3}の支持度がminsup以上であるには，アイテム集合 {1,2}, {1,3}, {2,3}の支持度が全てminsup以上でなければならないことを利用する．要素数が1個だけのアイテム集合を最初に生成し，この条件を満たす候補だけを調べることで，要素数が一つ多いアイテム集合を効率よく列挙できる．
> -- しましま
**関連項目 [#nc3766fa]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリストしてください．
-[[Apriori]]
#br
-[[相関ルール]]
-[[頻出パターンマイニング]]
-[[バスケットデータ]]
-[[AprioriAll]]
-[[CLIQUE]]
#br
-[[検索:Apriori]]
**リンク集 [#e5d1f9ed]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Rakesh Agrawalのホームページ>http://rakesh.agrawal-family.com/pubs.html#overview]]：関連文献がダウンロードできる
-[[Weka]]：Associate手法の一つに実装されている．
#br
-[[Wikipedia:Apriori_algorithm]]
**関連文献 [#a745e763]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-基本文献~
R. Agrawal, R. Srikant, "Fast Algorithms for Mining Association Rules", Proc. of the 20th Int'l Conference on Very Large Databases, Santiago, pp.487-499 (1994)~
[[GoogleScholarAll:Fast Algorithms for Mining Association Rules]]
-[[Book/データマイニング(データサイエンスシリーズ3)]] 3章 (詳しい)
-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 5章
-[[Book/Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques]] 4.5章
-[[Book/Principles of Data Mining]] 13.3章
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 14.2章
-[[Book/データマイニングの基礎]] 2.4.1節
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
