比Apriori更快。 缺点: 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。 构建FP-Tree是比较昂贵的。 适用数据类型:标称型数据(离散型数据)。 FP-growth算法发现频繁项集的基本过程如下: 构建FP树 从FP树中挖掘频繁项集 为构建FP树,需要对原始数据集扫描两遍。第一遍对所有元素项的出现次数进行计数。
1、Apriro算法优点是适合稀疏数据集，缺点是算法需多次遍历数据集、算法效率低、耗时。2、FpGrowth算法的优点是计算量小可以寻根溯源，缺点是容易出现树形矮扁的状况。
缺点: 实现比较困难,在某些数据集上性能会下降 适用数据类型:标称型数据 FP-growth算法工作流程: 首先构建FP树,利用它来挖掘频繁项集。构建FP树需要对原始树扫描两遍,第一遍对所有元素项出现 次数进行统计,如果某个元素不是频繁的,那么包含该元素的超集也不是频繁的,第二遍扫描只需考虑 频繁元素。 构建FP树 代...
2. 不适用于所有数据类型：FP-Growth算法主要针对事务数据，可能不适用于其他类型的数据结构或模式，如文本挖掘或网络分析。3. 参数敏感性：算法性能可能会受到支持度阈值等参数的影响，不当的参数设置可能导致生成大量无用的频繁项集或遗漏重要模式。4. 递归生成条件数据库和条件FP-tree的内存开销：FP-Growth算法在...
缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能会下降。 适用数据类型:标称型数据。 FP树 FP-growth算法将数据存储在一种称为FP树的紧凑数据结构中。一棵FP树看上去与计算机中的其他树结构类似,但是他通过链接(link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表。
缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能会下降 适用数据类型:标称型数据 FP-growth算法将数据存储在一种称为FP树的紧凑数据结构中。FP代表频繁模式(Frequent Pattern)。 FP树与其他树结构类似。但它会把相似元素连接起来,被连起来的元素项可以看作是链表。如下图所示。
1)FPGrowth算法使用了紧凑的数据结构,能够高效地处理大规模的数据集; 2)FPGrowth算法只需对数据集进行两次扫描,比Apriori算法更快; 3)FPGrowth算法使用了递归的方法,可以很方便地移植到分布式计算集群上。 缺点: 1)FPGrowth算法需要大量的内存,构建FP树的内存消耗量取决于数据集大小; 2)FPGrowth算法中的递归过程...
事务数据库 第一步、构造FP-tree 第二步、FP-growth 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
FP-Growth算法 上篇《数据分析--关联规则之Apriori算法》看到了Apriori算法的几个缺点: 构造候选项集的时候,需要频繁的扫描数据库进行支持度的计算。 会产生很多频繁项候选集 Apriori算法在进行迭代计算的时候会将大量的候选集放在内存中,而如今一般数据量都很大,服务器一般是吃不消的。此外频繁的进行读取数据库, ...
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