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
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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...
FP-Tree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。还是以之前Apriori的例子来一步步的详细分析FP树的构建,和频繁项的递归挖掘。 原始transactionList 对每条订单的商品序列按照商品出现的频率进行重新排序 构建FP-Tree...
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FP-growth的核心价值在于加速,在之前介绍的Apriori算法当中,我们每一次从候选集当中筛选出频繁项集的时候,都需要扫描一遍全量的数据库来计算支持度,显然这个开销是很大的,尤其是我们数据量很大的时候。 FP-growth的精髓是构建一棵FP-tree,它只会扫描完整的数据集两次,因此整体运行的速度显然会比Apriori快得多。之所...
摘要:单节点运行的传统SON算法能够有效降低CPU和I/O负载,而且算法仅需要对整个事务数据集扫描两次。但是在算法执行的阶段一中发现局部频繁项集时采用的Apriori算法仍然需要对每个分区进行多次扫描。在深入研究SON算法的基础上,根据MapReduce编程模型提出了基于FP-growth的SON算法的并行化实现。实验结果表明,基于FP-growth的...
Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先会生成所有单个元素的项集列表。接着扫描数据集来查看哪些项集满足最小支持度要求,那些不满足最小支持度的集合会被去掉。然后,对剩下来的集合进行组合以生成包含两个元素的项集。接下来,再重新扫描交易记录,去掉不满足最小支持度的项集。该过程重复...
Apriori算法 Apriori算法通常需要多次扫描整个数据库以找出频繁项集,这在大数据集上非常耗时。例如,在一个包含百万条事务记录的数据库中,Apriori可能需要数十次甚至上百次的扫描。 Eclat算法 Eclat算法采用深度优先搜索策略来找出所有的频繁项集,但没有使用紧凑的数据结构来存储信息。因此,当数据集非常大时,它的内存消...
FP—growth算法需要几次扫描数据库 A、 1B、 2C、 3D、 4该题目是单项选择题,请记得只要选择1个答案!正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错TAGSFP算法需要几次几回扫描数据库ABCD 关键词试题汇总大全本题目来自[12题库]本页地址:https://www.12tiku.com/newtiku/919841/34016938.html...