fpgroup算法fpgroup算法 fpgroup算法是一种用于频繁项集挖掘的算法,其核心思想是将事务数据集分组,减少扫描次数,从而提高效率。该算法在数据预处理阶段采用Apriori算法来生成候选项集,然后对候选项集进行分组处理。 fpgroup算法的具体步骤如下: 1.根据支持度阈值生成频繁一项集。 2.将频繁一项集按照哈希函数分为多个...
【机器学习】--FP-groupth算法从初始到应用 一、前述 二、构建FP_groupth数流程 1、扫描事务数据库D 一次。收集频繁项的集合F 和它们的支持度。对F 按支持度降序排序,结果为频繁项表L。 2、创建FP 树的根节点,以“null”标记它。对亍D 中的每个事务Trans,执行:选择 Trans中的频繁项,并按L 中的次序排序...
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一、前述 二、构建FP_groupth数流程 1、扫描事务数据库D 一次。收集频繁项的集合F 和它们的支持度。对F 按支持度降序排序,结果为频繁项表L。 2、创建FP 树的根节点,以“null”标记它。对亍D 中的每个事务Trans,执行:选择 Trans中的频繁项,并按L 中的次序排序。设排序后的频繁项表为[p | P],其中,p...