可扩展性:Apriori算法能够扩展到大规模数据集上,可以处理包含大量事务的数据。 有效性:Apriori算法通过剪枝技术来减少候选项集的数量,提高算法的效率。 缺点: 大量的候选项集:Apriori算法在生成候选项集时需要遍历数据集多次,这可能会导致生成大量的候选项集,增加了计算的复杂性。 存储开销大:Apriori算法需要存储大量...
从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或者关联规则学习。 Apriori算法 优点:易编码实现。 缺点:在大数据集上可能较慢。 适用数据:数值型、标称型。 1、关联分析 关联分析寻找的关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则。 频繁项集:经常出现在一块的物品的集合; 关联规则:暗示两种物品之间可能存在很...
AprioriSome算法的优缺点( )。 A. 对于较低的支持度,数据集中有较长的大序列的情况下,采用AprioriSome比较好。 B. AprioriSome跳跃式计算候选,会在某种程度上减少遍历数据集次数 C. AprioriSome会产生比较多的候选,可能在回溯阶段前就占满内存。 D. 适用于任何数据集 ...
关于Apriori算法优缺点描述错误的是()。A.结构简单B.易于理解C.产生少量候选项集D.I/O开销大的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工
下列关于 FP-growth 算法优缺点的表述中,正确的有( )A.相比于 Apriori 算法, FP-growth 算法运行速度要快一个数量级B.FP-growth
Apriori算法的实例的缺点及瓶颈 小结: 我的主页:晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主 目前进度:第四部分【机器学习算法】 关联规则 关联规则的概念: 关联规则是由数据挖掘之父Rakesh Agrawal提出 当他提出这个关联规则之后数据挖掘概念一度非常火,比如非常著名的啤酒与尿布,其实就是通过关联规则找出啤酒与尿布...
A.相比于Apriori算法,FP-growth算法运行速度要快一个数量级B.FP-growth算法在建立FP-tree时占用空间较小C.FP-growth算法无须多次扫描数据库,节省了运行时间D.FP-growth算法处理产生的条件树时会占用很多资源相关知识点: 试题来源: 解析 A,C,D 反馈 收藏 ...