FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说FP-growth算法是高效的。FP算法发现频繁项集的过程是: (1)构建FP树; (2)从FP树中挖掘频繁项集FP表示的是频繁模式,其通过链接来连接相似元素,被连起来的元素可看成是一个链表 将事务数据表中的各个...
FP-growth算法是基于Apriori原理的,通过将数据集存储在FP(Frequent Pattern)树上发现频繁项集。 FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说FP-growth算法是高效的。 FP算法发现频繁项集的过程是: (...
34#单元素频繁集(含出现次数)35headerTable ={}36fortransindataSet:37foritemintrans:38headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) +dataSet[trans]39forkinheaderTable.keys():40ifheaderTable[k] <minSup:41del(headerTable[k])4243#单元素频繁集(不含次数)44freqItemSet =set(headerTable.keys())45...
FP-Growth算法挖掘频繁项集,只需扫描一次数据库。 A、正确 B、错误 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单项选择题 血清蛋白电图谱表现为:清蛋白下降,α2球蛋白、β球蛋白增高和γ球蛋白不变,应考虑的疾病可能是 A.慢性炎症 B.营养不良 C.肾病综合征 D.多发性骨髓瘤 E.肝硬化...
我们知道,FP-growth算法能快速的找到频繁项集,FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说Apriori算法是高效的。而如今对于大数据的处理,上百万条的信息都是一个很小的数量级,这时候算法效率就会对数据处理产生很大的影响。
FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定模式是否频繁,因此FP-growth算法的速度要比Apriori算法快。在小规模数据集上,这不是什么问题,但当处理更大数据集时,就会产生较大问题。 FP-growth只会扫描数据集两次,它发现频繁项集的基本过程如下: ...
为了解决Apriori的局限性问题,FP-growth算法基于Apriori原理,将数据集存储在FP(Frequent Pattern)树上发现频繁项集。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,其中算法发现频繁项集的过程是:
FP-growth 算法是一种用于发现频繁项集的高效算法。它通过构建一棵频繁模式树(FP-tree)来压缩数据,并在树中进行频繁项集的挖掘,避免了多次扫描原始数据集。 1. 算法步骤: • 扫描数据集,统计每个项的支持度,并确定最小支持度阈值。 • 过滤掉不满足最小支持度的项,得到频繁 1 项集。
FP-growth算法将数据集存储在一个特定的FP树的结构之后发现频繁项集或频繁项对,即常在一块出现的元素项的集合FP树。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定模式是否频繁,因此FP-growth算法速度比Apriori算法快。
FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法对每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定模式是否频繁,因此FP-growth算法的速度要比Apriori算法快。在小规模数据集上,这不是什么问题,但当处理更大数据集时,FP-growth通常性能要比Apriori好两个数量级以上。