আমি এপ্রিওরি সম্পর্কে উইকি নিবন্ধটি পড়ি। ছাঁটাই এবং যোগদানের পদক্ষেপটি বুঝতে আমার সমস্যা হয়। কেউ কি আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে কীভাবে এপরিওরি অ্যালগরিদম সহজ ভাষায় কাজ করে (যেমন আমার মতো নোভিস সহজেই বুঝতে পারে)?
এটির সাথে যুক্ত কেউ যদি ধাপে ধাপে প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করে তবে ভাল হবে।
উত্তর:
Wikipedia নিবন্ধটি বিশেষ করে চিত্তাকর্ষক নয়। আপনি এই স্লাইডগুলি আরও সহায়ক বলে মনে করতে পারেন: 1 , 2 , 3 ।
প্রতিটি পর্যায়ে , আপনি -item সেট যা ঘন হয় (sufficent সমর্থন আছে)।
পরবর্তী স্তরে, + -item সেটগুলি আপনাকে বিবেচনা করতে হবে তাদের প্রতিটি সাবসেট অবশ্যই ঘন ঘন হওয়া উচিত (পর্যাপ্ত সমর্থন থাকতে হবে) have এটি এপ্রিওরি সম্পত্তি : ঘন ঘন আইটেমসেটের যে কোনও উপসেট ঘন ঘন হওয়া উচিত।
সুতরাং যদি আপনি স্তর 2 তে জানেন যে সেটগুলি পর্যাপ্ত সমর্থন সহ একমাত্র সেট তবে , , এবং sets স্তর 3 এ আপনি একে অপরের সাথে যোগ দিন produce 2 , , এবং তবে আপনার কেবল আরও বিবেচনা করা দরকার : অন্যদের অপর্যাপ্ত সমর্থন সহ সাবসেট রয়েছে (যেমন বা )।
অ্যাপ্রিওরি অ্যালগরিদম হল ডেটা মাইনিংয়ে ব্যবহৃত একটি অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং অ্যালগোরিদম। এটি প্রদত্ত লেনদেনের সংখ্যার মধ্যে ঘন ঘন আইটেমসেট সন্ধান করতে ব্যবহৃত হয়।
এটি মূলত দুটি পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত
এই ধাপগুলি কে কে বার পুনরাবৃত্তি করছে, যেখানে কে আইটেমের সংখ্যা, শেষ পুনরাবৃত্তিতে আপনি ঘন ঘন আইটেম সেট সহ আই আইটেম সেট পাবেন।
বিস্তারিত উদাহরণ সহ একটি খুব সাধারণ ব্যাখ্যার জন্য এখানে দেখুন http://nikhilvithlani.blogspot.com/2012/03/apriori-algorithm-for-data-mining-made.html ।
এটির কোনও জটিল সমীকরণ ছাড়াই একটি সহজ ব্যাখ্যা রয়েছে।
সরল ইংরেজিতে এপ্রিওরি
অ্যাপ্ররিরি একটি পুনরাবৃত্তি পদ্ধতি নিয়োগ করে যা স্তর অনুসারে অনুসন্ধান হিসাবে পরিচিত, যেখানে কে-আইটেমসেটগুলি এক্সপ্লোর করার জন্য ব্যবহৃত হয় (k + 1) -itemsets । প্রথমত, প্রতিটি আইটেমের জন্য গণনা জমা করতে ডেটাবেস স্ক্যান করে এবং ন্যূনতম সমর্থনকে সন্তুষ্ট করে এমন আইটেম সংগ্রহ করে ঘন ঘন 1-আইটেমসেটগুলির সেট পাওয়া যায়। ফলস্বরূপ সেটটি এল 1 হিসাবে চিহ্নিত করা হয় । এর পরে, এটি L1 এটি ব্যবহার করা হয় ও L2 , ঘন সেট 2-itemsets , যা তাই L3 এটি ব্যবহৃত হয়, এবং পর্যন্ত কোন ঘন K-itemsets পাওয়া যেতে পারে। প্রতিটি এলকের সন্ধানের জন্য ডাটাবেসের একটি সম্পূর্ণ স্ক্যান প্রয়োজন।
চূড়ান্ত পুনরাবৃত্তির সময় আপনি অনেক কে-আইটেমসেটগুলি সমাপ্ত করবেন যা মূলত সমিতির নিয়ম বলে । সমস্ত সম্ভাব্য নিয়মের সেট থেকে আকর্ষণীয় নিয়মগুলি নির্বাচন করতে বিভিন্ন সীমাবদ্ধ ব্যবস্থা যেমন সমর্থন এবং আত্মবিশ্বাস প্রয়োগ করা হয়।
শর্তাবলী & পরিভাষা
পদক্ষেপে যোগদান করুন: অর্থ 1-আইটেমসেট 2-আইটেমসেটগুলি তৈরি করতে নিজের সাথে নিজেকে যুক্ত করা হয়।
ছাঁটাই পদক্ষেপ: এখানে যোগদানের ফলে সেটটি ন্যূনতম সমর্থন প্রান্তিকের সাথে ফিল্টার করা হয়।
কার্ডিনালিটি সেট: প্রুন পদক্ষেপ থেকে ফলাফল সেট।
'আ' এবং 'বি' / লেনদেনের মোট নম্বর সহ ট্রান্সমিশনগুলি = সমর্থন করুন ।
সমর্থন => সাপ (ক, খ) => পি (এ ইউ বি)
আত্মবিশ্বাস = 'ক' এবং 'বি' / লেনদেনের 'এ' সম্বলিত লেনদেনের নং।
আত্মবিশ্বাস => কন (ক, খ) ==> পি (খ | ক) শর্তাধীন সম্ভাবনা ছাড়া আর কিছুই নয়।