moea_joint_essay
112年
[統計資訊] 資料庫及資料探勘、程式設計
第 二 題
二、 某資料庫之交易資料如【表 1】所示，其中每 1 列為 1 筆交易，TID 欄位為交易序號，items 欄位為 1 筆交易所包括之項目，請以 Apriori 演算法(設定最小支持度為 4)求出所有頻繁項目集(frequent itemsets)並詳列其演算過程。（15 分）
📝 此題為申論題
思路引導 VIP
Apriori 演算法，首先掃描所有交易，計算長度為 1 的項目(1-itemsets)之支持度，保留大於等於最小支持度 (4) 的項目。接著，產生 2-itemsets 的候選集並計算支持度，依此類推。
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最小支持度 (minimum support) 為 4。 Step 1: 掃描交易資料，計算 1-itemset 的支持度 統計次數：
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