Определение минимального порога поддержки для генерации частого набора элементов в алгоритме априори

Question

Я хочу найти минимальный порог поддержки для алгоритма apriori. Я знаю, что он полностью зависит от пользователя и набора данных, но я нашел статью, в которой использовалась функция экспоненциального затухания. http://data -mining.philippe-fournier-viger.com / как автоматически настроить минимальный порог поддержки в соответствии с размером данных / Это ссылкагде формула получена против априорного алгоритма. Я хочу знать, как определить значения для констант 'a', 'b', так как они также могут различаться в зависимости от пользователя. Также говорят, что «c» - минимально возможная поддержка. Я использовал встроенный пакет python mlxtend для генерации частых наборов элементов, где min_support действует как один из входных данных. Итак, как мы решим 'c' перед использованием метода apriori и впредь генерируем минимально возможную поддержку

Answer 1

Выбор a, b и c не лучше, чем выбор только из-за параметра ...

Я думаю, что это уравнение предназначено для корректировки вашего параметра с течением времени по мере роста вашего набора данных. Но, похоже, вы уже нашли несколько приличных параметров для вычисления a и b.