而fpgrowth算法是一种非常有效的数据挖掘算法,用于发现数据集中频繁项集的关联规则。本文将通过一个实例来阐述fpgrowth算法的应用过程。 实例背景和数据集 我们将以一个超市的销售数据为例来说明fpgrowth算法的应用过程。假设这个超市的销售数据中记录了每位顾客购买的商品清单,我们的目标是利用数据挖掘技术找出顾客购买...
#首先构造FP树,然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时,需要对数据集扫描两边,第一遍扫描用来统计频率,第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList): bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1...
挖掘算法growth数据实例研究 2015年第5期第37卷总第251期物流工程与管理LOGISTICSENGlNEERlNGANDMANAGEMENT经济与管理doi:10.3969/j.issn.1674-4993.2015.05.079基于FP—growth算法的数据挖掘实例研究木口柯新生,刘亚林(北京交通大学经济管理学院,北京100044)【摘要】关联规则挖掘算法致力于发现隐藏在海量数据中的有趣联系,被...
基于FP-growth算法的数据挖掘实例研究
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关于关联规则,正确的是:( )。A.关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-GrowthB.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例C.一个项集满足最小支持度,我们
关于关联规则,正确的是:( )。 A、关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-Growth B、一个项集满足最小支持度,我们称之为频繁项集 C、啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例 D、支持度是衡量关联规则重要性的一个指标 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 半剖视图中视图部分与剖视图部分的分...
文中分析了FP-growth算法的执行步骤并将其应用于预处理的音乐数据,结合用户属性挖掘出符合用户需求的精准数据和规则并进行音乐推荐和广告推送。实验表明FP-growth算法的运行时间比Apriori算法大约少了一个数量级,且在音乐推荐方面具有可行性。【关键词】数据挖掘;FP-growth;关联规则;音乐推荐【中图分类号】P413【文献...