FP-growth用于挖掘频繁项集,只需要对数据集扫描两次,而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集继而判定给定模式是否为频繁项集,因此FP-growth算法的速度要比Apriori算法快。 1、基本过程:(1)构建FP树;(2)从FP树中挖掘频繁项集。 2、优点:一般要快于Apriori 3、缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能...
FP-growth算法主要构建频繁模式树(FP-tree),通过将不满足最小支持度的项集进行剪枝,然后对剩下的项集构建FP-tree,这样,一个频繁模式可以通过FP-tree中的路径来找到。 然而,Apriori算法的扩展性较好,可以用于并行计算等领域。此外,这两种算法的效率和效果都受到最小支持度和最小置信度的影响。因此,在使用这些算法...
复杂度:Apriori算法的时间复杂度较高,由于需要频繁扫描和生成候选集,当数据集较大时,性能下降明显。而FP-Growth算法通过构建FP树,可以减少候选集的生成和扫描的次数,因此性能较高。 内存消耗:Apriori算法在生成候选集时需要存储大量的中间结果,消耗大量内存。而FP-Growth算法只需要构建FP树和条件模式基,内存消耗较小...
举例1:假设一个集合{A,B}是频繁项集,即A、B同时出现在一条记录的次数大于等于最小支持度min_support,则它的子集{A},{B}出现次数必定大于等于min_support,即它的子集都是频繁项集。 Apriori定律举例 举例2:假设集合{A}不是频繁项集,即A出现的次数小于min_support,则它的任何超集如{A,B}出现的次数必定小...
Apriori算法 •Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤: 1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集 2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。 其中,检索所有频繁项集是该算法的核心,占整个计算量的大部分 ...
Apriori和fp-growth是频繁项集(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法,主要的区别在于一个是广度优先的方式,另一个是深度优先的方式,后一种是基于前一种效率较低的背景下提出来的,虽然都是十几年前的,但是理解这两个算法对数据挖掘和学习算法都有很大好处。在理解这两个算法之前,应该先了解频繁项集挖掘...
一、Apriori算法 二、FPGrowth FPGrowth算法包括以下几步: 1)扫描数据,得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项,将1项频繁集放入项头表,并按照支持度降序排列。 2)扫描数据,将读到的原始数据剔除非频繁1项集,并按照支持度降序排列。
目录 收起 频繁项集的评估标准 Apriori FP-Growth 代码示例 参考资料 频繁项集算法的主要目标是从数据集中发现频繁项集,即在数据集中频繁出现的项的组合,这些频繁项集可以用于生成有意义的关联规则,常用的频繁项集算法包括Apriori算法和FP-Growth算法 频繁项集的评估标准 支持度是一个项集出现的次数在数据整体...
发现频繁项集是挖掘关联规则的基础。Apriori算法通过限制候选产生发现频繁项集,FP-growth算法发现频繁模式而不产生候选 1:Apriori算法 Apriori算法是Agrawal和Srikant于1994年提出,是布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法,通过限制候选产生发现频繁项集。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中k项集用于探索(...
正确答案:Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤:1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集;2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,...