FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。FP-growth算法利用Apriori原则,执行更快。Apriori算法产生候选项集,然后扫描数据集来检查它们是否频繁。由于只对数据集扫描两次,因此FP-growth算法执行更快。在FP-growth算法中,数据集存储在一个称为FP树的结构中。FP树构建完成后,可以通过查找元素项的条件基...
FP_growth 与 Apriori 算法比较应用 杨威1, 耿立明2, 杨丹3 1.辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁葫芦岛( 125105) 2.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院, 辽宁葫芦岛( 125105) 3.辽宁工程技术大学职业技术学院, 辽宁阜新( 123000) 摘 要: 随着数据挖掘技术的不断向前发展, 新的、 高效的算法的不断...
FP-Growth和Apriori算法的比较,正确的是( )。 A、Apriori使用候选集 B、FP-Growth没有候选集 C、FP-growth 的模式生成通过构建FP-Tree D、Apriori比FP-Tree更麻烦,更难构建 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 A. 对 B. 错 点击查看答案 ...
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船端和岸端的基本原理如下: 船端:在船舶局域网计算机上运行软件,该软件要求输入用户名和密码,由于船舶软件 上数据库更新会产生较大流量,故不使用数据库对用户名和密码进行更新,用户名和密码只 写在数据包里作为岸上打开邮件登陆时标识认证用,数据要求用专用协议打包后...
1、Apriori算法、FP-growth算法和Eclat算法比较分析1、关联分析关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式:频繁项集、关联规则。频繁项集是经常出现在一块儿的物品的集合,关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。下面用一个例子来说明:图1给出了某个杂货店的交易清单。交易号码...