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基于FP增长算法的数据挖掘技术下载
weixin_39820780
2019-08-03 02:30:32
有一种被称之为FP增长的算法,该算法采用完全不同的方
法来发现频繁项集,该算法不同于算法的“产生-测试”范型,而
是使用一种称为FP树的紧凑数据结构组织数据,并直接从该结
构中提取频繁项集。
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//download.csdn.net/download/qinchanzi/4243983?utm_source=bbsseo
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第六章(2) 关联分析:
FP
增长
算法
FP
增长
算法
:使用
FP
树的紧凑数据结构组织数据,并从中提取频繁项集
FP
树表示法:
FP
树是一种输入数据的压缩表示,把每个事务映射到
FP
树中的一条路径来构造;步骤: 扫描一次数据集,确定每个项的支持度,事务数据去除非频繁项,将事务中的项按支持度降序 第二次扫描数据集,构建
FP
树,读入第一个事务,路径上结点的频数计数为1 继续读入事务,如果有共同的前缀项则前缀项合并,计数+1,没有则...
基于
FP
增长
算法
的
数据挖掘
技术
有一种被称之为
FP
增长
的
算法
,该
算法
采用完全不同的方 法来发现频繁项集,该
算法
不同于
算法
的“产生-测试”范型,而 是使用一种称为
FP
树的紧凑数据结构组织数据,并直接从该结 构中提取频繁项集。
关联分析——
FP
树
增长
算法
以及Python实现
FP
树
增长
算法
是一种挖掘频繁项集的
算法
。Apriori
算法
虽然简单易实现,效果也不错,但是需要频繁地扫描数据集,IO费用很大。
FP
树
增长
算法
有效地解决了这一问题,其通过两次扫描数据集构建
FP
树,然后通过
FP
树挖掘频繁项集。 核心思想 构建
FP
树,深度或广度优先搜索条件
FP
树挖掘频繁项集。
算法
简介 基本概念
FP
树:
FP
树是整个
算法
的核心,一颗
FP
树实质上包括两个部分:项头表,树...
关联规则挖掘:
FP
-Growth
算法
FP
-Growth
算法
不同于Apriori
算法
的“产生-测试”模型,而是使用一种称作
FP
树的紧凑数据结构组织数据,并直接从该结构中提取频繁项集。
FP
-Growth
算法
步骤: 1)导出频繁一项集。 数据库的第一次扫描与Apriori相同,它导出频繁1项集的集合和支持度计数。频繁项的集合按支持度计数的递减序排列。结果列表记作L。 2)构造
FP
树 然后,
FP
树的构造如下。首先,创建树的根节点
FP
树
增长
算法
的java实现
FP
树
增长
算法
是
数据挖掘
中挖掘频繁项集的有效方法,可以避免多次扫描数据库,提高挖掘频繁项集的效率.
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