Apriori Algorithm
- Apriori Algorithm
Apriori Algorithm एक क्लासिक डेटा माइनिंग एल्गोरिदम है जिसका उपयोग बार-बार होने वाले आइटमसेट (frequent itemsets) खोजने के लिए किया जाता है। यह विशेष रूप से एसोसिएशन रूल लर्निंग में उपयोगी है, जहां हम डेटासेट में आइटमों के बीच संबंधों को खोजने की कोशिश करते हैं। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के संदर्भ में, हालांकि सीधे तौर पर लागू नहीं होता, Apriori Algorithm का सिद्धांत पैटर्न पहचान और बाजार विश्लेषण में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
Apriori Algorithm का परिचय
Apriori Algorithm का नाम लैटिन वाक्यांश "a priori" से लिया गया है, जिसका अर्थ है "पहले से"। यह एल्गोरिदम इस सिद्धांत पर आधारित है कि यदि कोई आइटमसेट बार-बार होने वाला है, तो इसका प्रत्येक उपसमुच्चय (subset) भी बार-बार होने वाला होना चाहिए। यह प्रूनिंग (pruning) तकनीक का उपयोग करके अनावश्यक गणनाओं को कम करता है, जिससे यह बड़े डेटासेट के लिए कुशल हो जाता है।
मुख्य अवधारणाएं
Apriori Algorithm को समझने के लिए कुछ बुनियादी अवधारणाओं को जानना आवश्यक है:
- आइटमसेट (Itemset): वस्तुओं का एक संग्रह। उदाहरण के लिए, {दूध, ब्रेड, अंडे} एक आइटमसेट है।
- बार-बार होने वाला आइटमसेट (Frequent Itemset): एक आइटमसेट जो डेटासेट में एक निश्चित न्यूनतम समर्थन (minimum support) से अधिक बार दिखाई देता है।
- समर्थन (Support): एक आइटमसेट की डेटासेट में होने की आवृत्ति। इसे आइटमसेट की संख्या को डेटासेट में लेनदेन की कुल संख्या से विभाजित करके मापा जाता है।
- विश्वास (Confidence): एक नियम की सटीकता का माप। यह आइटमसेट A के साथ होने पर आइटमसेट B के होने की संभावना है।
- उन्नयन (Lift): एक नियम की ताकत का माप। यह आइटमसेट A और B के एक साथ होने की संभावना को उनकी व्यक्तिगत संभावनाओं के गुणनफल से विभाजित करके मापा जाता है।
Apriori Algorithm कैसे काम करता है
Apriori Algorithm दो मुख्य चरणों में काम करता है:
1. Candidate Generation: यह चरण संभावित बार-बार होने वाले आइटमसेट उत्पन्न करता है। यह पहले एकल आइटम (single items) की आवृत्ति की गणना करके शुरू होता है। फिर, यह उन आइटमों को फ़िल्टर करता है जो न्यूनतम समर्थन से कम आवृत्ति के साथ दिखाई देते हैं। इसके बाद, यह बार-बार होने वाले एकल आइटमों का उपयोग करके दो-आइटमसेट (two-itemsets) उत्पन्न करता है, और यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि कोई नया बार-बार होने वाला आइटमसेट नहीं मिल जाता। 2. Frequent Itemset Mining: यह चरण उत्पन्न किए गए उम्मीदवार आइटमसेट की आवृत्ति की गणना करता है। यह उन आइटमसेट को फ़िल्टर करता है जो न्यूनतम समर्थन से कम आवृत्ति के साथ दिखाई देते हैं। शेष आइटमसेट को बार-बार होने वाले आइटमसेट के रूप में माना जा
अभी ट्रेडिंग शुरू करें
IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)
हमारे समुदाय में शामिल हों
हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री
