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
在Apriori 算法中,寻找频繁项集,需要对每一个可能的频繁项扫描一遍数据集计算支持度,计算量庞大。 在FP-growth 算法中,寻找频繁项集,只需要扫描两遍数据集,将数据存储在FP树的结构上,然后在FP树上挖掘频繁项集。 优点:速度一般要快于 Apriori。 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...
第一,FP-growth算法只能用来发现频繁项集,不能用来寻找关联规则。 第二,FP-growth算法发现频繁集的效率比较高,Apriori算法要对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集来判定是否频繁,FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描。这种算法的执行速度要快于Apriori,通常性能要好两个数量级以上。 第三,FP-growth算法基于Apr...
FP-growth算法由韩家炜[1]等人于2000年提出,其中FPTree是使得这一算法相比Aprioris等算法较为高效的关键数据结构,FPTree将数据库中的所有事务(Transactions)高度压缩成树的路径,所有的频繁项(Frequent Items, FIs)都成为树的一个节点,每个节点都拥有相应的计数,代表该FI在数据库中出现的次数,其中叶子节点的计数等于...
FP-growth 算法优缺点: 代码语言:javascript 复制 *优点:1.因为FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。2.FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。3.不需要生成候选集。4.比Apriori更快。*缺点:1.FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值,会...
FP-Growth算法的优缺点如下：### 优点：1. 效率：FP-Growth算法显著提高了效率，通常只需要两次扫描数据库即可找到所有频繁项集，与Apriori算法相比，大大减少了扫描次数。2. 内存利用：通过使用FP树，该算法优化了存储需求，压缩了事务数据，仅保存有效信息，从而减少了内存占用。适用于处理大规模数据集，尤其在内存...
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, ...
FPGrowth算法相比于Apriori算法,具有以下优缺点: 优点: 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...
FP-growth算法 优点:一般要快于Apriori。 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)。一棵FP树看上去与计算机科学中的其他树结构类似,但是它通过链接(link)来连接相似元素,被连起来的元素...