FPTree是非常强大的事务信息压缩结构,其思想贡献以远超FP-growth本身,但FPTree却是对顺序极其敏感,因此在复现的过程中希望各位读者要多加留心,而对于文章[1,2]所提供的算法存在的结果随机性问题,从目前的分析来看的确存在的,而原因可能是多样的,但是如果这样的方法一旦被放入开源框架中危害则是巨大的,所以希望相关的...
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算法还有以下一些缺点: 1. 对于数据分布不平衡的数据集,会造成FP树的不平衡,从而影响算法效率。 2. 由于只有在满足最小支持度阈值的时候才能将频繁项集作为输出,因此算法难以发现长尾频繁项集。 3. 在对实时数据集进行频繁项集挖掘时,需要重新构建FP树,相比于Apriori算法的增量更新方法,效率上稍有劣势。
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
【4.FPGrowth 算法的优点与局限性】 优点: (1) FPGrowth 算法可以快速挖掘出频繁项集,具有较高的效率。 (2) 该算法可以处理大规模数据集,适用于大数据分析。 (3) FPGrowth 算法支持多种挖掘任务,如挖掘频繁 1 项集、2 项集等。 局限性: (1) FPGrowth 算法需要扫描数据库多次,对磁盘 I/O 要求较高。
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。
FP-growth算法是伊利罗伊香槟分校的韩嘉炜教授于2004年[1]提出的,它是为了解决Apriori算法每次增加频繁项集的大小都要遍历整个数据库的缺点,特别是当数据集很大时,该算法执行速度要快于Apriori算法两个数量级。FP-growth算法的任务是将数据集存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对,虽然它能够...
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...