发表评论取消回复
相关阅读
相关 关联规则:Apriori算法【“频繁项”集挖掘算法】【迭代法:①搜出候选1项集,剪枝得频繁1项集;②对剩下频繁1项集进行连接得2项集,剪枝得频繁2项集..】【剪枝:根据设置的支持度滤掉小于该值的项集】
缺点:由频繁k-1项集进行自连接生成的候选频繁k项集数量巨大,耗时。 Aprior算法是一个非常经典的频繁项集的挖掘算法,很多算法都是基于Aprior算法而产生的,包括FP-
相关 【数据挖掘】:闭频繁项集
所谓闭项集,就是指一个项集X,它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 如果闭项集同时是频繁的,也就是它的支持度大于等于最小支持度阈值,那它就称为闭频繁项集。
相关 spark mllib 频繁项 FPGrowth
package org.apache.spark.examples.mllib; // $example on$ import java.util.Arra
相关 挖掘频繁项集之FP-Growth算法
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 海量数据挖掘MMDS week2: 频繁项集挖掘 Apriori算法的改进:非hash方法
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 数据挖掘之关联规则和频繁项集
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48897999][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 数据挖掘中的模式发现(一)频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集
Frequent Itemset(频繁项集) 称 I = \{ i 1 , i 2 , . . . , i m \} I=\\\{i\_1, i\_2, ..., i\_
相关 数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法
数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法 [上一篇][Link 1]介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个
相关 挖掘商品间的联系:频繁项集挖掘与关联分析
我们常常会在管理中遇到这样的问题,超市如何能通过用户购买数据来提高利润。如何将数据转化为利润,用好这些数据。 我们这里提出一种关联分析方法,可以从用户的购买数据中得到,其一
相关 频繁项集与关联规则挖掘(2)
[上一篇][Link 1]介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Ap
还没有评论,来说两句吧...