内存消耗:Apriori算法在生成候选集时需要存储大量的中间结果,消耗大量内存。而FP-Growth算法只需要构建FP树和条件模式基,内存消耗较小。 原理:Apriori算法基于候选集生成和频繁项集的判断,通过先验性质来减少搜索空间。而FP-Growth算法基于构建FP树和利用FP树的条件模式基来挖掘频繁项集,避免了候选集的生成和扫描,提高...
apriori算法和fp-growth算法Apriori算法和FP-growth算法是两种广泛用于关联规则挖掘的经典算法。它们的主要区别在于数据集的处理方式。 Apriori算法在处理数据集时,多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集。它通过不断发现频繁k项集(k=1,2,3……),再利用这些频繁k项集产生候选k+1项集,然后判断这些候选...