数据库的第一遍扫描用来统计出现的频率,而第二遍扫描中只考虑那些频繁元素。 FP-growth的一般流程 ⑴收集数据 :使用任意方法。 ⑵准 备数据: 由于存储的是集合,所以需要离散数据。如果要处理连续数据,需要将它们量化为离散值。 (3)分析数据:使用任意方法。 (4)训练算法:构建一个FP树 ,并对树进行挖据。 (5)...
创建FP模式树的根结点,记为“null”。 根据频繁1-项集的顺序对数据库中的每条事务数据进行排序,并存储在FP模式树中,并建立项头表。 为每一个频繁1-项集寻找前缀路径,组成条件模式基,并建立条件FP树。 递归挖掘条件FP树,获得频繁项集。 以表1中的数据解释说明FP-Growth算法,最小支持度为2。 首先,扫描表1中...
一FP-growth算法 1.概述 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,但不能发现数据之间的关联规则。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。其中算法发现频繁项集的过程是...
FP-growth算法基于Apriori构建,但采用了高级的数据结构减少扫描次数,大大加快了算法速度。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。
关于FP-growth算法,下列说法错误的是( )。A.它采取分而治之的策略B.它没有候选生成,也没有候选测试C.它不重复扫描整个数据库D.挖掘结果中有重复的频繁项集
FP-Growth算法仅仅需要两次扫描数据库,第一次是统计每个商品的频次,用于剔除不满足最低支持度的商品,然后排序得到FreqItems。第二次,扫描数据库构建FP树。 构建频繁项集 第一步,扫描数据库,统计每个商品的频次,并进行排序,显然商品e仅仅出现了一次,不符合minSupport,剔除。最终得到的结果如下表:...
本文要介绍的是FP-growth算法,它被用于挖掘频繁项集,它把数据集存储为一个叫FP树的数据结构里,这样可以更高效地发现频繁项集或频繁项对。相比于Apriori对每个潜在的频繁项集都扫描数据集判定是否满足支持度,FP-growth算法只需要遍历两次数据库,因此它在大数据集上的速度显著优于Apriori。
百度试题 题目FP-growth算法需要对数据库进行三次扫描 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 以下内容如不需要请删除 销售部应收账款管理制度 遵照公司对业务部门的管理要求,以及本公司货款回收的实际情况,特制定本办法:反馈 收藏