FP-Growth算法的优点包括( )。A.该算法不需要对项目进行配对,因此速度更快B.与Apriori算法相比,该算法只需对数据库进行两次扫描C.对长、短频繁模式的挖
FPGROWTH算法的优缺点 1、FPGROWTH算法只需对事务数据库进行二次扫描,并且避免产生的大量候选集。 2、由于该算法要递归生成条件FP-tree,所以内存开销大,而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则。 总结
FPGROWTH算法的优缺点 1、FPGROWTH算法只需对事务数据库进行二次扫描,并且避免产生的大量候选集。 2、由于该算法要递归生成条件FP-tree,所以内存开销大,而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则。 总结
多项选择题 FP-Growth算法的优点包括( )。 A、与Apriori算法相比,该算法只需对数据库进行两次扫描 B、该算法不需要对项目进行配对,因此速度更快 C、数据库存储在内存中的压缩版本中 D、对长、短频繁模式的挖掘具有高效性和可扩展性 点击查看答案
FP-Growth算法的优点 高效性:FP-Growth算法不需要生成候选集,因此在大规模数据集上比Apriori算法更高效。 内存利用率高:FP树是一种紧凑的数据结构,可以有效地利用内存。 可扩展性:FP-Growth算法可以处理非常大的数据集,因为它只需要两次数据集扫描。 FP-Growth算法的应用 ...
FP-Growth算法的优缺点如下：### 优点：1. 效率：FP-Growth算法显著提高了效率，通常只需要两次扫描数据库即可找到所有频繁项集，与Apriori算法相比，大大减少了扫描次数。2. 内存利用：通过使用FP树，该算法优化了存储需求，压缩了事务数据，仅保存有效信息，从而减少了内存占用。适用于处理大规模数据集，尤其在内存...
第一,FP-growth算法只能用来发现频繁项集,不能用来寻找关联规则。 第二,FP-growth算法发现频繁集的效率比较高,Apriori算法要对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集来判定是否频繁,FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描。这种算法的执行速度要快于Apriori,通常性能要好两个数量级以上。
在Apriori 算法中,寻找频繁项集,需要对每一个可能的频繁项扫描一遍数据集计算支持度,计算量庞大。 在FP-growth 算法中,寻找频繁项集,只需要扫描两遍数据集,将数据存储在FP树的结构上,然后在FP树上挖掘频繁项集。 优点:速度一般要快于 Apriori。 缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能会下降。
*优点:1.因为FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。2.FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。3.不需要生成候选集。4.比Apriori更快。*缺点:1.FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值,会占用很多内存。2.构建FP-Tree是比较昂贵的。*适用...