Was ist Apriori-Algorithmus?
Der Apriori-Algorithmus ist ein Algorithmus, der versucht, Datenbankdatensätze, insbesondere Transaktionsdatensätze oder Datensätze einschließlich bestimmter Anzahlen von Feldern oder Elementen zu bearbeiten. Es ist einer von mehreren Algorithmen, die einen ‚Bottom-up-Ansatz‘ verwenden, um komplexe Datensätze inkrementell zu kontrastieren, und ist in heutigen komplexen Projekten zum maschinellen Lernen und zur künstlichen Intelligenz nützlich.
Im Wesentlichen nimmt der Apriori-Algorithmus jeden Teil eines größeren Datensatzes und ‚punktet‘ ihn oder kontrastiert ihn mit anderen Mengen in einer geordneten Weise. Die resultierenden Bewertungen werden verwendet, um Sätze zu generieren, die in einer größeren Datenbank für die aggregierte Datensammlung als häufige Erscheinungsbilder klassifiziert sind.
In einem praktischen Sinn kann man sich eine bessere Vorstellung von dem Algorithmus machen, indem man sich Anwendungen wie ein ‚Market Basket Tool‘ ansieht, das hilft herauszufinden, welche Artikel zusammen in einem Warenkorb gekauft werden, oder ein Finanzanalyse-Tool, das hilft zu zeigen wie sich verschiedene Aktien zusammen entwickeln. Auf der anderen Seite können Wissenschaftler den Apriori-Algorithmus aus seinem Pseudocode, der online verfügbar ist, besser beschreiben.
Der Apriori-Algorithmus kann in Verbindung mit anderen Algorithmen verwendet werden, um Daten effektiv zu sortieren und zu kontrastieren, um ein viel besseres Bild zu zeigen, wie komplexe Systeme Muster und Trends widerspiegeln.