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Apriori 算法原理以及python实现详解
Apriori 算法原理以及python实现 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类 矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项Opencv简单实现改编图片中指点颜色
import cv2 img=cv2.imread("shape.jpg") h,w,c=img.shape for i in range(h): for j in range(w): for k in range(0,3): if 110 img.itemset((i,j旋转傻乌龟——几何变换实践
这两天新型肺炎病例是指数上升啊！呆在家里没事干，正好想起之前FPGA大赛上有个老哥做了一个图像旋转作品，还在群里发了技术报告。无聊之下就打算学习一下，然后就顺便把平移、旋转、缩放这些几何变换都看了，最后决定把这三个综合起来写个“旋转傻乌龟”的动画。先是用OpenCV内置函数实现数据挖掘之关联分析的基本概念
原文链接：http://www.cnblogs.com/XjChenny/archive/2012/10/24/2737879.html 6.关联分析 6.1.Problem Definition 关联分析（Association Analysis）是指从大量的数据集中，搜索出有强关联的规则（Rule），但是这个计算过程通常计算成本很高。建立关联规则的两Aprior算法
1、Aprior算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索(k+1)项集。首先，通