O algoritmo ECLAT, uma versão simplificada do Algoritmo Apriori, é uma técnica amplamente utilizada na mineração de dados e análise de associação de itens. Ao contrário do Algoritmo Apriori, que gera regras de associação entre itens, o ECLAT se concentra em encontrar conjuntos frequentes de itens, chamados itemsets, com base em um valor mínimo de suporte especificado pelo usuário.
A seguir o funcionamento do algoritmo ECLAT:
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Definir o suporte mínimo:
O primeiro passo no ECLAT é definir um valor mínimo de suporte. O suporte é uma medida que indica a frequência com que um itemset aparece nas transações em relação ao número total de transações. O suporte mínimo é um limite estabelecido pelo usuário que determina quais itemsets serão considerados frequentes. Itemsets que não atingem esse limite são descartados.
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Extrair conjuntos de itens frequentes:
Em seguida, o algoritmo examina o conjunto de transações e extrai todos os itemsets que atendem ao critério de suporte mínimo definido na etapa anterior. Isso significa que o algoritmo identifica todos os grupos de itens que são comprados juntos com uma frequência igual ou superior ao suporte mínimo.
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Ordenar os dados de acordo com o suporte:
Uma característica importante do ECLAT é que ele classifica os itemsets frequentes com base em seu suporte. Isso significa que os itemsets são organizados em ordem decrescente de suporte. Esse processo ajuda a identificar rapidamente os itemsets mais importantes e frequentes.
O resultado final do Algoritmo ECLAT é um conjunto de itemsets frequentes, ordenados por suporte decrescente. Esses itemsets representam combinações de itens que ocorrem com frequência suficiente nas transações para serem considerados interessantes. Esses itemsets podem ser úteis em várias aplicações, como análise de cestas de compras, recomendação de produtos e análise de comportamento do consumidor.
Em resumo, o Algoritmo ECLAT é uma técnica eficaz para identificar conjuntos frequentes de itens em grandes conjuntos de dados. Ele simplifica o processo de mineração de associação, concentrando-se apenas em itemsets frequentes, o que o torna mais eficiente em comparação com o Algoritmo Apriori.