本文将介绍FP-growth算法的具体过程。 1. 构建FP树 首先,遍历事务数据库,统计每个项的出现次数,得到项头表。然后,按照项头表的出现次数从大到小对数据库进行排序。接着,按照排序后的顺序,对每个事务进行处理,构建FP树。从根节点开始,依次插入事务中的每个项,如果当前节点的子节点中已经存在相同的项,则将计数...
FP-Growth算法的第一步是构建FP树。FP树是一种基于前缀树的数据结构,用于存储频繁项集。构建FP树的过程如下: - 遍历数据集,统计每个项的出现频次,得到频繁1项集。 - 构建空的FP树,根节点为null。 - 再次遍历数据集,对于每个事务,按照频繁1项集的频次降序排序,构建当前事务的FP树。 - 对于每个事务中的项,从...
首先是构建FP树,然后是构建条件模式基,接着通过递归的方式挖掘频繁项集,最后生成关联规则。FPGrowth算法不需要生成候选项集,而是通过FP树和条件模式基的构建,直接挖掘出频繁项集。相比于传统的Apriori算法,FPGrowth算法具有更高的效率和更少的存储空间需求。通过学习和理解FPGrowth算法的计算过程,我们可以更好地应用该...
None# 扩展headerTable,用于将来存放元素在树上的节点位置信息forkinheaderTable:headerTable[k]=[headerTable[k],None]# 创建FP树的树桩retTree=treeNode('Null Set',1,None)# 第二次开始遍历数据集,创建FP-Growth树fortran
priori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集;2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,效率高。而Apr...
A、FP-growth算法是对Apriori算法的改进 B、FP-growth算法不需要产生候选集 C、FP-growth算法将数据库压缩成一棵频繁模式树,但保留关联信息 D、FP-growth只需要一次遍历数据,大大提高了效率 点击查看答案 第6题 简述Tomasulo算法的基本思想。请帮忙给出正确答案和分析,谢谢! 点击查看答案 第7题 FP-Growth和A...
为了解决频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法因多次遍历频繁集列表而产生庞大频繁模式树需占用大量内存降低了运行效率的问题,提出一种改进的FP-growth(upgraded FP-growth,UFP)算法.首先,构造支持度函数实现各项与其支持度的映射,使算法的运行效率得到提高;其次,利用关键字筛选技术,把频繁项分成关键项表...
___是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。 点击查看答案 第10题 关联规则是反映事物之间的依赖关系,典型例子是购物篮分析,常见算法有Apriori关联算法和()算法。 A.贝叶斯算法; B.线性回归; C.FP-growth...